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>>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) >>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])
以官方文档为例,此时data代表的是存储的值的数组,indices代表的是每一行中第几列有对应data中的元素,即从indices中可以推断出列的信息,
indptr则用来推断出行的信息,默认元素开始为0,第一个元素为2,则证明第一行中有2-0=2个元素,所以将data数组中前另个元素写入第一行中,而indices前两个元素为0,2,则代表第0列和第2列。前两第二个元素为3,证明第二行中有3-2=1个元素,该元素为data[2]=3,且存储在indices[2] = 2列中。依次类推。
>>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) >>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])这个形式比较简单,将data放入对应的row和col就行了。