Question

我有一个稀疏矩阵：

from scipy.sparse import csr_matrix
M=csr_matrix((5,5))
M[2,3]=4

我想迭代所有非零条目，例如：

for x,y,v in M.non_zero_entries:
   do_something()

我尝试理解M.data，M.indices和M.indptr的价值

现在，在上面的示例中：

print (M.data) #outputs [4]
print (M.indices) #outputs [3]
print (M.indptr) #outputs [0,0,0,1,1,1]

如何从中提取非零记录？

Answer 1

您可以使用M.tocoo()返回＆＃34;坐标格式＆＃34;矩阵的版本，其中包含您在＆＃34;显而易见的＆＃34;中使用的向量data，row和col。方式。

或者你可以手工完成。这样的事情（警告：只测试了一个例子，我没有考虑效率）：

def csr_entries(M):
    """Generator of tuples (i,j,x) of sparse matrix entries
    meaning that M[i,j]=x."""
    for row in range(len(M.indptr)-1):
        i,j = M.indptr[row],M.indptr[row+1]
        for k in range(i,j):
            yield (row, M.indices[k], M.data[k])

Answer 2

您正在寻找的是nonzero方法：

csr_matrix.nonzero（）

返回一个数组（行，列）的元组，其中包含   矩阵的非零元素。

所以您的循环将是这样的：

for row, col in zip(*M.nonzero()):
    val = M[row, col]
    # do something
    print((row, col), val)

访问csr_matrix的所有非零条目

2 个答案: