python row column_将rowcolumnvalue数据转换为数组numpy

在numpy数组中有了行、列和值之后，可以执行以下操作。(请注意，我采用了更为python的方法，将基于0的索引放入row和{})。在

以下是一维数组中的数据：In [13]: row = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 2])

In [14]: col = np.array([0, 2, 0, 1, 0, 1, 2])

In [15]: values = np.array([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17])

创建一个二维数组来保存这些值。{{cd1>应该如何使用maxi}数组。如果row和col不一定包括最后一行或最后一列中的值，则可以使用其他一些值。在

^{pr2}$

现在用这个赋值来填充值In [17]: a[row, col] = values

等等：In [18]: a

Out[18]:

array([[11, 0, 12],

[13, 14, 0],

[15, 16, 17]])

您的例子是一个3x3数组，但是如果您实际上拥有更大的数组而不是很多条目，那么您可以考虑使用scipy sparse matrix。例如，下面是如何使用^{} class从上面相同的数据创建一个“COO”矩阵：In [25]: from scipy.sparse import coo_matrix

In [26]: c = coo_matrix((values, (row, col)), shape=(row.max()+1, col.max()+1))

In [27]: c

Out[27]:

<3x3 sparse matrix of type ''

with 7 stored elements in COOrdinate format>

In [28]: c.A

Out[28]:

array([[11, 0, 12],

[13, 14, 0],

[15, 16, 17]])

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