我一直在将用于isomap算法的代码从MATLAB移植到Python.我试图使用间谍功能可视化稀疏模式.
MATLAB命令:
spy(sparse(A));
drawnow;
Python命令:
matplotlib.pyplot.spy(scipy.sparse.csr_matrix(A))
plt.show()
我无法使用上面的命令在Python中重现MATLAB结果.使用仅具有非稀疏格式的A的命令可以得到与MATLAB非常相似的结果.但这需要很长时间(A为2000×2000).对于scipy,MATLAB等效的稀疏函数是什么？
我想打印整个矩阵。当我打印X时，它告诉我值的存储位置（零除外）。我可以打印包括零的整个矩阵吗？
X = sparse.csr_matrix(1./2.*np.array([[0.,1.],[1.,0.]]))
print(X)