Sparse × Sparse matrix product 只计算它的一些元素

Question

假设A、B和C是任意格式的稀疏矩阵。我想知道如何仅针对 C.

中的非零元素有效地计算它们的点积

等于

prod = A.dot(B)
prod[C == 0] = 0

对于 Python 中的密集矩阵。但是这段代码效率极低。

你能给我一些建议吗？内存无所谓。

Answer 1

您可以将 C 转换为布尔值，并利用值 True 在乘法上下文中将变为 1 的事实。然后，您可以在 A.dot(B) 和 C.

的乘积之间进行逐元素乘法

您可以通过以下方式实现：

A.dot(B).to_csr().multiple(C.to_csr())

更快的点积

为了获得尽可能快的点积，我将对 scipy 提供的所有稀疏格式进行暴力搜索。定义一个计时函数如：

from functools import wraps
from time import time

def timing(f):
    @wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time()
        result = f(*args, **kwargs)
        end = time()
        print 'Elapsed time: {}'.format(end-start)
        return result
    return wrapper

@timing
def csr_dot(a, b):
    # Write similar functions for all other formats
    return a.to_csr().dot(b.to_csr())

# This will print some time. Repeat for other formats.
csr_dot(A, B)

然后您可以选择产生最佳时间的格式。

Sparse × Sparse matrix product 只计算它的一些元素

Sparse × Sparse matrix product which computes only some its elements

python

matrix

linear-algebra

sparse-matrix

更快的点积