我有一个Sqlite数据库，其中包含以下类型的架构:
termcount(doc_num, term , count)
该表包含术语及其在文档中的各自计数。
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(doc1 , term1 ,12)
(doc1, term 22, 2)
.
.
(docn,term1 , 10)
该矩阵可以被视为稀疏矩阵，因为每个文档都包含很少的具有非零值的项。
我如何使用numpy从稀疏矩阵创建密集矩阵，因为我必须使用余弦相似度来计算文档之间的相似度。
这个密集的矩阵看起来像一个表格，第一列为docid，所有术语将列为第一行，其余单元格将包含计数。
参考方案
from scipy.sparse import csr_matrix
A = csr_matrix([[1,0,2],[0,3,0]])
>>>A
<2x3 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 3 stored elements in Compressed Sparse Row format>
>>> A.todense()
matrix([[1, 0, 2],
[0, 3, 0]])
>>> A.toarray()
array([[1, 0, 2],
[0, 3, 0]])
这是一个如何将稀疏矩阵转换为取自scipy的密集矩阵的示例
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