scipy.sparse.load_npz¶

scipy.sparse.load_npz(file)[源代码]¶

使用从文件加载稀疏矩阵 .npz 格式化。

参数

file字符串或类似文件的对象: 将加载数据的文件名(字符串)或打开的文件(类似文件的对象)。

退货

resultCSC矩阵、CSR矩阵、BSR矩阵、DIA矩阵或COO矩阵: 包含加载数据的稀疏矩阵。

加薪

OSError: 如果输入文件不存在或无法读取。

参见

scipy.sparse.save_npz: 使用将稀疏矩阵保存到文件 .npz 格式化。
numpy.load: 从加载多个数组 .npz 存档。

示例

将稀疏矩阵存储到磁盘，然后重新加载：

>>> 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)

scipy.sparse.save_npz

scipy.sparse.find