Pythonのスパースライブラリを使用して5次元のスパース行列を作成しました。私のコードはドキュメントのようになります。
import sparse
coords = [[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 3, 4]]
data = [10, 20, 30, 40, 50]
s = sparse.COO(coords, data, shape=(5, 5))
このマトリックスを保存して、後で次のようなものをロードできるようにします。
sp.save_npz("filename.npz", s)
スパースパッケージのsave_npz（scipy内）と同等の関数は何ですか？
これは、numpyまたはscipyで使用するのと同じコマンドです。
sparse.save_npz('filename.npz', s, compressed=True)
実際にはnumpyのnpz形式で保存されますが、これはスパースAPIに含まれています。
それに対応して、もありsparse.load_npz()ます。
Sparseは、scipyおよびnumpyと非常に簡単に統合でき、実際には、numpyまたはscipyとスパース行列の間で変換することもできます。
それをチェックアウトここに。
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