Python SciPy sparse.load_npz用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.load_npz 的用法。

用法:

scipy.sparse.load_npz(file)#

使用 .npz 格式从文件加载稀疏矩阵。

参数 ：：

file： str 或 file-like 对象

将加载数据的文件名(字符串)或打开的文件(file-like 对象)。

返回 ：：

result： csc_matrix、csr_matrix、bsr_matrix、dia_matrix或coo_matrix

包含加载数据的稀疏矩阵。

抛出 ：：

操作系统错误

如果输入文件不存在或无法读取。

例子：

将稀疏矩阵存储到磁盘，然后再次加载：

>>> import numpy as np
>>> import scipy.sparse
>>> sparse_matrix = scipy.sparse.csc_matrix(np.array([[0, 0, 3], [4, 0, 0]]))
>>> sparse_matrix
<2x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
   with 2 stored elements in Compressed Sparse Column format>
>>> sparse_matrix.toarray()
array([[0, 0, 3],
       [4, 0, 0]], dtype=int64)

>>> scipy.sparse.save_npz('/tmp/sparse_matrix.npz', sparse_matrix)
>>> sparse_matrix = scipy.sparse.load_npz('/tmp/sparse_matrix.npz')

>>> sparse_matrix
<2x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 2 stored elements in Compressed Sparse Column format>
>>> sparse_matrix.toarray()
array([[0, 0, 3],
       [4, 0, 0]], dtype=int64)