Question

我正在开发一种算法，该算法使用一个大的（将是e06 x e06）块对角线稀疏矩阵的对角线和第一个非对角线块。

现在我创建一个dict，以这样的方式存储块，我可以像时尚一样以矩阵形式访问块。例如，B [0,0]（5x5）给出矩阵A的第一个块（20x20），假设5x5块，矩阵A的类型为sparse.lil。

这样可以正常工作，但是太长时间了。这是低效的，因为它复制了数据，因为这个引用让我惊讶：GetItem Method

有没有办法只在dict中的稀疏矩阵上存储视图？我想更改内容，仍然可以使用相同的标识符。如果需要更长的时间就可以了，因为它应该只进行一次。这些街区将有许多不同的尺寸和形状。

Answer 1

据我所知，scipy.sparse中的所有稀疏matricies都返回副本而不是某种视图。（其他一些人可能比lil_matrix快得多！）

执行所需操作的一种方法是使用切片对象。例如：

import scipy.sparse

class SparseBlocks(object):
    def __init__(self, data, chunksize=5):
        self.data = data
        self.chunksize = chunksize
    def _convert_slices(self, slices):
        newslices = []
        for axslice in slices:
            if isinstance(axslice, slice):
                start, stop = axslice.start, axslice.stop
                if axslice.start is not None:
                    start *= self.chunksize
                if axslice.stop is not None:
                    stop *= self.chunksize
                axslice = slice(start, stop, None)
            elif axslice is not None:
                axslice = slice(axslice, axslice+self.chunksize)
            newslices.append(axslice)
        return tuple(newslices)

    def __getitem__(self, item):
        item = self._convert_slices(item)
        return self.data.__getitem__(item)
    def __setitem__(self, item, value):
        item = self._convert_slices(item)
        return self.data.__setitem__(item, value)

data = scipy.sparse.lil_matrix((20,20))
s = SparseBlocks(data)
s[0,0] = 1
print s.data

现在，每当我们修改s[whatever]时，它都会修改相应块的s.data。换句话说，s[0,0]将返回或设置s.data[:5, :5]，依此类推。

如何在scipy稀疏矩阵上创建view / python引用？

1 个答案: