如果你想计算矩阵(elementise)的每个条目的正弦,那么
a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3)
numpy.sin(a)
将完成工作!如果你想要权力让我们说出每个条目中的2个
a**2
会这样做。
但是如果你有一个稀疏矩阵,事情似乎更难。至少我还没想办法,除了迭代lil_matrix格式的每个条目并对其进行操作。
我找到this question on SO并尝试调整this answer,但我没有成功。
目标是以元素方式计算CSR格式的scipy.sparse矩阵的squareroot(或1/2的幂)。
你会建议什么?
答案 0 :(得分:11)
以下技巧适用于将零映射到零的任何操作,并且仅适用于那些操作,因为它仅触及非零元素。即,它适用于sin
和sqrt
,但不适用于cos
。
让X
成为一些CSR矩阵......
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> X = csr_matrix(np.arange(10).reshape(2, 5), dtype=np.float)
>>> X.A
array([[ 0., 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8., 9.]])
非零元素的值为X.data
:
>>> X.data
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
您可以就地更新:
>>> X.data[:] = np.sqrt(X.data)
>>> X.A
array([[ 0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. ],
[ 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. ]])
更新在SciPy的最新版本中,您可以执行X.sqrt()
之类的操作,其中X
是一个稀疏矩阵,以获取{{1}的平方根的新副本{1}}。