Question

我有一个csr_matrix，其构造如下：

from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np
row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
a = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))

现在要序列化（以及其他目的），我想从矩阵“a”获取行，列和数据信息。

请告诉我一个简单的方法来实现它。

编辑：a.data会给我数据，但是如何获取行和列信息

Answer 1

coo格式具有您想要的值：

In [3]: row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])   
In [4]: col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
In [5]: data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
In [6]: a = sparse.csr_matrix((data,(row,col)), shape=(3,3))

In [7]: a.data
Out[7]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])    
In [8]: a.indices            # csr has coor in indices and indptr
Out[8]: array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
In [9]: a.indptr
Out[9]: array([0, 2, 3, 6])

In [10]: ac=a.tocoo()
In [11]: ac.data
Out[11]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
In [12]: ac.col
Out[12]: array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
In [13]: ac.row
Out[13]: array([0, 0, 1, 2, 2, 2])

这些值与您输入的值兼容，但不保证是相同的。

In [14]: a.nonzero()
Out[14]: (array([0, 0, 1, 2, 2, 2]), array([0, 2, 2, 0, 1, 2]))
In [17]: a[a.nonzero()].A
Out[17]: array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])

nonzero也会通过相同的coo转换返回coor，但首先会清除数据（删除额外的零等）。

python稀疏csr矩阵：如何序列化它

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