Question

我有一个非常大的Scipy稀疏矩阵（CSR_MATRIX）。我只想知道如何计算每一行的值之和以及矩阵每列的值之和。

我有一个代码执行相同的操作，但它使用的是CSC_MATRIX。关于对行和列进行求和，这两者之间有什么不同吗？

我想也许我可以得到其他人也可以使用的快速回复，否则我可以自己测试一下。

from scipy.sparse import *
from scipy import *
row = array([0,0,1,2,2,2])
col = array([0,2,2,0,1,2])
data = array([1,2,3,4,5,6])
csr_matrix( (data,(row,col)), shape=(3,3) ).todense()
rowsums = []
colsums = []
#compute rowsums and colsums

所以rowsums应为[3, 3, 15]而colsum应为[5, 5, 11]。

我知道我可以使用matrix.getrow（i）和matrix.getcol（i）来获取每一行和列，并使用sum（）函数来获得总和，但我关注的是性能。我需要一个更有效的解决方案。

Answer 1

使用axis方法的sum参数：

In [2]: row = array([0,0,1,2,2,2])

In [3]: col = array([0,2,2,0,1,2])

In [4]: data = array([1,2,3,4,5,6])

In [5]: a = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3,3))

In [6]: a.A
Out[6]: 
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])

In [7]: a.sum(axis=0)  # sum the columns
Out[7]: matrix([[ 5,  5, 11]])

In [8]: a.sum(axis=1)  # sum the rows
Out[8]: 
matrix([[ 3],
        [ 3],
        [15]])

如何获取Scipy稀疏矩阵（csr_matrix和csc_matrix）中每一行和每列总和的总和？

1 个答案: