索引带有布尔数组的SciPy稀疏矩阵

Question

可以使用布尔数组索引NumPy数组，以选择与True条目对应的行：

>>> X = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
>>> rows = np.array([True,False,True])
>>> X[rows]
array([[1, 2, 3],
       [7, 8, 9]])
>>> X[np.logical_not(rows)]
array([[4, 5, 6]])

但是SciPy稀疏矩阵似乎不可能;索引被视为数字索引，因此False选择第0行，True选择第1行。如何获得类似NumPy的行为？

Answer 1

您可以在布尔数组上使用np.nonzero（或ndarray.nonzero）来获取相应的数字索引，然后使用这些索引来访问稀疏矩阵。由于与密集ndarray相比，稀疏矩阵上的“花式索引”非常有限，因此需要解包由nonzero返回的行元组，并指定要使用{{1}检索所有列切片：

: