NumPy и SciPy – Разница между .todense () и .toarray ()

Мне интересно, есть ли разница (преимущество / недостаток) использования .toarray() против .todense() на разреженных массивах NumPy. Например,

 import scipy as sp import numpy as np sparse_m = sp.sparse.bsr_matrix(np.array([[1,0,0,0,1], [1,0,0,0,1]])) %timeit sparse_m.toarray() 1000 loops, best of 3: 299 µs per loop %timeit sparse_m.todense() 1000 loops, best of 3: 305 µs per loop 

One Solution collect form web for “NumPy и SciPy – Разница между .todense () и .toarray ()”

toarray возвращает ndarray; todense возвращает матрицу. Если вам нужна матрица, используйте todense ; в противном случае используйте toarray .

  • Python curve_fit с несколькими независимыми переменными
  • создание scipy.lil_matrix с использованием генератора питона эффективно
  • Python / Numpy MemoryError
  • Проблемы эффективности с поиском корреляций между списками внутри списков
  • Эффективно получить индексы гистограмм в Python
  • Искра с использованием PySpark
  • Т-тест в Pandas (Python)
  • Ошибка при вызове scikit-learn с использованием сборки AMD64 для Scipy в Windows
  • Разница между scipy.spatial.KDTree и scipy.spatial.cKDTree
  • ImportError: нет модуля с именем scipy
  • Оптимальный способ вычисления парной взаимной информации с использованием numpy
  • Python - лучший язык программирования в мире.