Python mxnet.ndarray.sparse.csr_matrix用法及代码示例

用法: mxnet.ndarray.sparse.csr_matrix(arg1, shape=None, ctx=None, dtype=None)

参数：

arg1：(tuple of int, tuple of array_like, array_like, mxnet.ndarray.sparse.CSRNDArray, scipy.sparse.csr_matrix, scipy.sparse.coo_matrix, tuple of int or tuple of array_like) - 帮助实例化 csr 矩阵的参数。有关详细信息，请参见上文。
shape：(tuple of int, optional) - csr 矩阵的形状。
ctx：(mxnet.context.Context, optional) - 设备上下文(默认为当前默认上下文)。
dtype：(str or numpy.dtype, optional) - 输出数组的数据类型。

具有 csr 存储表示的 CSRNDArray。

返回类型：

mxnet.ndarray.sparse.CSRNDArray

创建 CSRNDArray ，一个具有压缩稀疏行 (CSR) 格式的二维数组。

CSRNDArray 可以通过多种方式实例化：

csr_matrix(D):
用密集的二维数组构造一个 CSRNDArray D
D(array_like) - 一个暴露数组接口的对象，一个对象__array__方法返回一个数组或任何(嵌套)序列。

ctx(Context, optional) - 设备上下文(默认为当前默认上下文)。

类型(str or numpy.dtype, optional) - 输出数组的数据类型。默认数据类型是D.dtype如果D是 NDArray 或 numpy.ndarray float32 否则。
csr_matrix(S)
构造一个带有稀疏二维数组的 CSRNDArray S
S(CSRNDArray or scipy.sparse.csr.csr_matrix) - 一个稀疏矩阵。

ctx(Context, optional) - 设备上下文(默认为当前默认上下文)。

类型(str or numpy.dtype, optional) - 输出数组的数据类型。默认数据类型是S.dtype.
csr_matrix((M, N))
构造一个形状为 (M, N) 的空 CSRNDArray
M(int) - 矩阵中的行数

N(int) - 矩阵中的列数

ctx(Context, optional) - 设备上下文(默认为当前默认上下文)。

类型(str or numpy.dtype, optional) - 输出数组的数据类型。默认数据类型为 float32。
csr_matrix((数据、索引、indptr))
使用三个单独的数组，根据压缩稀疏行格式的定义构造一个 CSRNDArray，其中第 i 行的列索引存储在indices[indptr[i]:indptr[i+1]]并且它们对应的值存储在data[indptr[i]:indptr[i+1]].给定行的列索引预计为按升序排列。不允许同一行的重复列条目。
数据(array_like) - 一个暴露数组接口的对象，它以行优先顺序保存矩阵的所有非零条目。

index (array_like) - 一个暴露数组接口的对象，它将每个非零元素的列索引存储在data.

索引(array_like) - 一个暴露数组接口的对象，它将偏移存储到data矩阵的每一行的第一个非零元素数。

形状(tuple of int, optional) - 数组的形状。默认形状是从索引和 indptr 数组中推断出来的。

ctx(Context, optional) - 设备上下文(默认为当前默认上下文)。

类型(str or numpy.dtype, optional) - 输出数组的数据类型。默认数据类型是data.dtype如果data是 NDArray 或 numpy.ndarray float32 否则。
csr_matrix((数据，(行，列)))
使用三个单独的数组构造基于 COOrdinate 格式的 CSRNDArray，其中 row[i] 是元素的行索引，col[i] 是元素的列索引，data[i] 是元素对应的数据。输入中所有缺失的元素都被视为零。
数据(array_like) - 一个暴露数组接口的对象，它以 COO 格式保存矩阵的所有非零条目。

排(array_like) - 一个暴露数组接口的对象，它将每个非零元素的行索引存储在data.

山口(array_like) - 一个暴露数组接口的对象，它将每个非零元素的 col 索引存储在data.

形状(tuple of int, optional) - 数组的形状。默认形状是从row和col数组。

ctx(Context, optional) - 设备上下文(默认为当前默认上下文)。

类型(str or numpy.dtype, optional) - 输出数组的数据类型。默认数据类型为 float32。

示例：

>>> a = mx.nd.sparse.csr_matrix(([1, 2, 3], [1, 0, 2], [0, 1, 2, 2, 3]), shape=(4, 3))
>>> a.asnumpy()
array([[ 0.,  1.,  0.],
       [ 2.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  3.]], dtype=float32)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.sparse.csr_matrix。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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