从python中的矩阵的稀疏到密集表示

Question

我在python中有一个向量列表，其中3个值代表一个稀疏矩阵。 实际上，第一值是2d数组的索引（30是第一索引s的最大值，而9是第二索引s的最大值），第三元素是矩阵的值。 如何从该列表中计算矩阵30x9的密集表示？ 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，其中行从1到31，列索引从1到9，矩阵的值是向量的第三个值。 最后，我想在此处找到的数据集中执行NMF。

Answer 1

您可以尝试以下方法：

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