从python中的稀疏到密集的矩阵表示

Question

我在python中有一个向量列表，其中有3个值表示稀疏矩阵。实际上，第一个值是2d数组的索引（30是第一个索引s的最大值，9是第二个索引的最大值），第三个元素是矩阵的值。如何从该列表中计算矩阵30x9的密集重新平均值？我的数据具有以下结构：

> [1, 1, 4], 
  [1, 4, 2], 
  [1, 6, 1], 
  [1, 8, 5], 
   ....
  [31, 9, 6], 
  ...

我想要一个矩阵，其行为1-31，列索引为1-9，矩阵的值为向量的第三个值。最后，我想在数据集found here中执行NMF。

Answer 1

你可以试试这个：

vectors = [[1,1,2],[2,4,6],[31,2,8]]

tab=[[0 for col in range(9)] for row in range(31)]
for x in vectors:
    tab[x[0]-1][x[1]-1] = x[2]
print tab