NumPy 和 SciPy - .todense() 和 .toarray() 之间的区别

Question

我想知道在稀疏 NumPy 数组上使用

.toarray()

与

.todense()

是否有任何区别（优势/劣势）。例如，

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

Answer 1

toarray

返回一个 ndarray；

todense

返回一个矩阵。如果你想要一个矩阵，使用

todense

；否则，使用

toarray

.

Answer 2

正如其文档所述，不鼓励使用

numpy.matrix

，因为它可能在将来被删除。因此，使用

toarray()

而不是

todense()

可能更好，特别是因为自 numpy 1.10 以来，在

matrix

对象上方便的矩阵运算现在可以在

ndarray

对象上实现。