scipy.sparse.save_npz¶

scipy.sparse.save_npz(file, matrix, compressed=True)[源代码]¶

使用将稀疏矩阵保存到文件 .npz 格式化。

参数

file字符串或类似文件的对象: 将保存数据的文件名(字符串)或打开的文件(类似文件的对象)。如果文件是字符串，则 .npz 如果文件名不存在，将在文件名后附加扩展名。
matrix: spmatrix (format: ``csc``, ``csr``, ``bsr``, ``dia`` or coo``): 要保存的稀疏矩阵。
compressed布尔值，可选: 允许压缩文件。默认值：true

参见

scipy.sparse.load_npz: 使用从文件加载稀疏矩阵 .npz 格式化。
numpy.savez: 将多个数组保存到 .npz 存档。
numpy.savez_compressed: 将多个数组保存到压缩的 .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.random

scipy.sparse.load_npz