python<10344x10344 sparse array of type '<class 'numpy.intc'>' with 31744 stored elements in Compressed Sparse Row format>矩阵转为张量矩阵？

在Python中，当你有一个稀疏数组，如`<10344x10344 sparse array of type '<class 'numpy.intc'>`，表示这是一个大小为10344行乘以10344列，元素类型为整数的稀疏矩阵。这种矩阵通常由 scipy.sparse 库处理，它包含的数据比实际的全矩阵少得多，因为它只存储非零元素。

如果你想要将这个稀疏矩阵转换成张量（tensor），你可以使用 numpy 或 torch（如果是做深度学习相关的操作）库。以下是两种常见方法：

1. 使用 `scipy.sparse.csr_matrix` 转换为 numpy 的普通二维数组，然后通过 `.toarray()` 函数将其转换为密集的二维列表：

import numpy as np
sparse_array = ...  # 假设这是你的稀疏矩阵
dense_tensor = np.array(sparse_array.toarray())

2. 如果你想保持稀疏结构并转换为 PyTorch tensor，可以先转为 COO （坐标格式）再用 `torch.sparse.FloatTensor`：

import torch
sparse_array = ...  # 假设这是 CSR 格式的 Scipy 矩阵
coo_data, coo_indices = sparse_array.data, sparse_array.indices
dense_tensor = torch.sparse_coo_tensor(coo_indices, coo_data, size=(10344, 10344)).to_dense()