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 

 
Interesting Posts for Van-Lav

Компилятор не может найти Python.h

Закрученный запуск / остановка заводских / протокольных менее шумных сообщений журнала

Проблема с доступом к атрибутам в BeautifulSoup

Как получить stderr для команды оболочки с большим буфером данных?

wxPython: проблема с макетом wx.PyControl, когда она является дочерним элементом wx.Panel

Запрос MongoDB / Pymongo с датой

PyQt подключает SIGNAL к нескольким SLOT

Получение индекса элемента при обработке списка с использованием карты в python

MySQL дает «Неизвестный столбец user.id» в поле «Список полей», используя автоматический идентификатор Django

В чем смысл пересмотра исключений?

Почему re.match ()?

Можно ли проверить, был ли исходный код python написан только для одной версии (python 2 или python 3)

Как ограничить параметры поля выбора на основе другого поля выбора в django admin

Сравнение текста с шаблоном для обнаружения аномалий (обратный шаблон)

градиентный спуск с использованием python и numpy

Python - лучший язык программирования в мире.