获得大型稀疏矩阵的每行最大值的有效方法

Question

我有一个大的稀疏矩阵，我想获得每一行的最大值。在numpy中，我可以调用numpy.max（mat，axis = 1），但是我找不到scipy稀疏矩阵的类似函数。有没有有效的方法来获得大型稀疏矩阵的每一行的最大值？

Answer 1

如果您的矩阵（我们称之为a）以CSR格式存储，则a.data具有按行排序的所有非零条目，a.indptr具有每一行的第一个元素。您可以使用它来计算您所追求的内容，如下所示：

def sparse_max_row(csr_mat):
    ret = np.maximum.reduceat(csr_mat.data, csr_mat.indptr[:-1])
    ret[np.diff(csr_mat.indptr) == 0] = 0
    return ret

Answer 2

我刚遇到同样的问题。如果矩阵中的任何行完全为空，则Jaime的解决方案会中断。这是一个解决方法：

def sparse_max_row(csr_mat):
    ret = np.zeros(csr_mat.shape[0])
    ret[np.diff(csr_mat.indptr) != 0] = np.maximum.reduceat(csr_mat.data,csr_mat.indptr[:-1][np.diff(csr_mat.indptr)>0])
    return ret