忽略稀疏矩阵中的重复条目

Question

我已尝试按照文档的建议从 (data, (rows, cols)) 值列表中初始化 csc_matrix 和 csr_matrix。

sparse = csc_matrix((data, (rows, cols)), shape=(n, n))

问题是，我实际拥有的生成 data、rows 和 cols 向量的方法在某些点上引入了重复项。默认情况下，scipy 添加重复条目的值。但是，就我而言，对于给定的 (row, col).

，这些重复项在 data 中具有完全相同的值

我想要实现的是让 scipy 忽略第二个条目（如果已经存在），而不是添加它们。

忽略我可以改进生成算法以避免生成重复项的事实，是否有参数或其他方法来创建忽略重复项的稀疏矩阵？

目前有两个 data = [4, 4]; cols = [1, 1]; rows = [1, 1]; 的条目生成一个稀疏矩阵，其 (1,1) 处的值为 8 而所需值为 4.

>>> c = csc_matrix(([4, 4], ([1,1],[1,1])), shape=(3,3))
>>> c.todense()
matrix([[0, 0, 0],
        [0, 8, 0],
        [0, 0, 0]])

我也知道我可以使用二维 numpy unique 函数过滤它们，但是列表非常大，所以这不是一个真正有效的选项。

该问题的其他可能答案：是否有任何方法可以指定如何处理重复项？即保留 min 或 max 而不是默认的 sum?

Answer 1

创建中间 dok 矩阵适用于您的示例：

In [410]: c=sparse.coo_matrix((data, (cols, rows)),shape=(3,3)).todok().tocsc()

In [411]: c.A
Out[411]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 0]], dtype=int32)

A coo 矩阵将您的输入数组放入其 data、col、row 属性中而无需更改。在将其转换为 csc 之前，不会发生求和。

todok 直接从 coo 属性加载字典。它创建空白 dok 矩阵，并填充它：

dok.update(izip(izip(self.row,self.col),self.data))

因此，如果有重复的 (row,col) 个值，则它是最后一个。这使用标准 Python 字典散列来查找唯一键。

这是一种使用方法np.unique。我必须构造一个特殊的对象数组，因为 unique 在 1d 上运行，而我们有一个 2d 索引。

In [479]: data, cols, rows = [np.array(j) for j in [[1,4,2,4,1],[0,1,1,1,2],[0,1,2,1,1]]]

In [480]: x=np.zeros(cols.shape,dtype=object)

In [481]: x[:]=list(zip(rows,cols))

In [482]: x
Out[482]: array([(0, 0), (1, 1), (2, 1), (1, 1), (1, 2)], dtype=object)

In [483]: i=np.unique(x,return_index=True)[1]

In [484]: i
Out[484]: array([0, 1, 4, 2], dtype=int32)

In [485]: c1=sparse.csc_matrix((data[i],(cols[i],rows[i])),shape=(3,3))

In [486]: c1.A
Out[486]: 
array([[1, 0, 0],
       [0, 4, 2],
       [0, 1, 0]], dtype=int32)

我不知道哪种方法更快。

另一种获取唯一索引的方法，根据 liuengo's link:

rc = np.vstack([rows,cols]).T.copy()
dt = rc.dtype.descr * 2
i = np.unique(rc.view(dt), return_index=True)[1]

rc 必须拥有自己的数据才能使用视图更改数据类型，因此 .T.copy().

In [554]: rc.view(dt)
Out[554]: 
array([[(0, 0)],
       [(1, 1)],
       [(2, 1)],
       [(1, 1)],
       [(1, 2)]], 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4')])

Answer 2

由于你的data在repeating (row, col)处的值是相同的，你可以得到唯一的行、列和值如下：

rows, cols, data = zip(*set(zip(rows, cols, data)))

示例：

data = [4, 3, 4]
cols = [1, 2, 1]
rows = [1, 3, 1]

csc_matrix((data, (rows, cols)), shape=(4, 4)).todense()

matrix([[0, 0, 0, 0],
        [0, 8, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 3, 0]])



rows, cols, data = zip(*set(zip(rows, cols, data)))
csc_matrix((data, (rows, cols)), shape=(4, 4)).todense()

matrix([[0, 0, 0, 0],
        [0, 4, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 3, 0]])

Answer 3

只是为了更新 hpaulj 对最新版本 SciPy 的回答，这个问题最简单的解决方案是现在，给定一个 COO 矩阵 c 现在：

dok=sparse.dok_matrix((c.shape),dtype=c.dtype)
dok._update(zip(zip(c.row,c.col),c.data))

new_c = dok.tocsc()

这是由于dokupdate()函数中的一个新的包装器，阻止它直接改变数组，需要使用下划线来绕过包装器。

忽略稀疏矩阵中的重复条目

Ignoring duplicate entries in sparse matrix

python

numpy

scipy

duplicates

sparse-matrix