从头开始创建一个具有一元/二元数据的csr_matrix

要从头开始创建一个具有一元/二元数据的csr_matrix，您可以使用scipy库的sparse模块。下面是代码示例：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

# 创建一个稀疏矩阵的行索引和列索引
row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])

# 创建稀疏矩阵的数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 创建一个具有一元数据的csr_matrix
matrix_with_unary_data = csr_matrix((data, (row, col)))

# 打印具有一元数据的csr_matrix
print("Matrix with unary data:")
print(matrix_with_unary_data.toarray())

# 创建一个具有二元数据的csr_matrix
binary_data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
matrix_with_binary_data = csr_matrix((binary_data, (row, col)))

# 打印具有二元数据的csr_matrix
print("Matrix with binary data:")
print(matrix_with_binary_data.toarray())

在上面的代码中，我们首先创建了稀疏矩阵的行索引和列索引，然后创建了稀疏矩阵的数据。然后，我们使用csr_matrix函数创建了具有一元数据的稀疏矩阵，并使用toarray方法将其转换为稠密矩阵进行打印。接下来，我们创建了具有二元数据的稀疏矩阵，并再次使用toarray方法进行打印。