csr_matrix.sort_indices 是做什么的？

Question

我按以下方式制作csr_matrix：

>>> A = sparse.csr_matrix([[0, 1, 0],
                           [1, 0, 1],
                           [0, 1, 0]])
>>> A[2,:] = np.array([-1, -2, -3])

>>> A.indptr
Out[12]: array([0, 1, 3, 6], dtype=int32)
>>> A.indices
Out[13]: array([1, 0, 2, 0, 2, 1], dtype=int32)
>>> A.data
Out[14]: array([ 1,  1,  1, -1, -3, -2], dtype=int64)

现在我想交换 indices 和 data 数组中的最后两个元素，所以我尝试：

>>> A.sort_indices()

但这对我的矩阵没有任何作用。此函数的 manual 仅说明它对索引进行排序。

这个函数有什么作用？在什么情况下你能看出区别？
如何对 indices 和 data 数组进行排序，以便对每一行的索引进行排序？

Answer 1

如文档中所述，A.sort_indices() 对索引进行就地排序。但是有一个缓存：if A.has_sorted_indices is True, it won't do anything (the cache was introduced at 0.7.0).

因此，为了看到差异，您需要手动将 A.has_sorted_indices 设置为 False。

>>> A.has_sorted_indices, A.indices
(True, array([1, 0, 2, 0, 2, 1], dtype=int32))
>>> A.sort_indices()
>>> A.has_sorted_indices, A.indices
(True, array([1, 0, 2, 0, 2, 1], dtype=int32))
>>> A.has_sorted_indices = False
>>> A.sort_indices()
>>> A.has_sorted_indices, A.indices
(True, array([1, 0, 2, 0, 1, 2], dtype=int32))

请注意，与 OP 所指出的不同，从 SciPy 0.19.0 运行 A[2, :] = [-1, -2, -3] 开始，不再生成乱序索引（this should have been fixed in 0.14.0 ).另一方面，此操作会产生警告：

SparseEfficiencyWarning: Changing the sparsity structure of a csr_matrix is expensive. lil_matrix is more efficient.

无论如何，我们可以通过其他方式轻松产生乱序索引，例如通过矩阵乘法：

>>> B = scipy.sparse.csr_matrix([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])
>>> C = B*B
>>> C.has_sorted_indices, C.indices
(0, array([2, 0, 1, 2, 0], dtype=int32))
>>> C.sort_indices()
>>> C.has_sorted_indices, C.indices
(True, array([0, 2, 1, 0, 2], dtype=int32))

csr_matrix.sort_indices 是做什么的？

What does csr_matrix.sort_indices do?

python

sorting

sparse-matrix