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 

• Быстрая интерполяция по трехмерному массиву
• как получить поддеревья дендрограммы, сделанные scipy.cluster.hierarchy
• python scipy.stats.powerlaw отрицательный показатель
• Отчёт о двух выборочной статистике KS из двух предварительно вычисленных гистограмм
• Альтернатива для модели пространства состояний экспоненциального сглаживания r в python / scikit / numpy