稀疏稀疏矩阵和numpy数组之间的点积给出ValueError

Question

我正在尝试计算scipy解析矩阵和numpy数组之间的点积。

首先，我使用了一个numpy矩阵，您可以在以下代码中看到它：

def power_iteration(matrix, n):
    b_k = np.random.rand(matrix.shape[1])
    for _ in range(n):
        b_k = np.dot(matrix, b_k)

    return b_k 

这里的矩阵是一个numpy矩阵，没有错误发生。

如果将稀疏稀疏矩阵作为参数传递，则会发生以下错误：ValueError：形状（6762,6762）和（1,6762）的形状未对齐：6762（dim 1）！= 1（dim 0）

我已经改变

b_k = np.random.rand(matrix.shape[1])

进入

b_k = np.random.rand(matrix.shape[1], 1)

这使点积起作用，但没有返回正确的b_k形状。我需要的形状是：（6762，）

编辑：到目前为止，我已经尝试过像这样重塑：

b_k = np.reshape(b_k, (matrix.shape[1],))

但是这会将形状（6762，1）转换为（1，6762），而不是（6762，）

有什么提示吗？谢谢！

Answer 1

似乎要在稀疏矩阵上使用np.dot，您首先需要使用matrix.toarray()将其转换为密集矩阵。 另请参见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html#matrix-vector-product