重塑 scipy 企业社会责任矩阵

Question

我怎样才能有效地重塑和scipy.sparsecsr_matrix？

我需要在末尾添加零行。使用：

from scipy.sparse import csr_matrix
data = [1,2,3,4,5,6]
col = [0,0,0,1,1,1]
row = [0,1,2,0,1,2]
a = csr_matrix((data, (row, col)))
a.reshape(3,5)

我收到这个错误：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/base.py", line 129, in reshape
self.__class__.__name__)
NotImplementedError: Reshaping not implemented for csr_matrix.

Answer 1

reshape() 方法将与 scipy 1.1 中的 csr_matrix 个对象一起使用，该版本即将发布。同时，您可以尝试 Reshape sparse matrix efficiently, Python, SciPy 0.12 处的代码来重塑稀疏矩阵。

但是，您的示例将不起作用，因为您正试图将形状为 (3, 2) 的数组重塑为形状为 (3, 5) 的数组。上面链接的代码和稀疏 reshape() 方法遵循与 numpy 数组的 reshape() 方法相同的规则：你不能改变数组的总大小。

如果你想改变总大小，你最终可以使用 resize() 方法（就地操作），但这也是 scipy 1.1 的新功能, 所以还没有发布。

相反，您可以按如下方式构造一个新的稀疏矩阵：

In [57]: b = csr_matrix((a.data, a.indices, a.indptr), shape=(3, 5))

In [58]: b.shape
Out[58]: (3, 5)

In [59]: b.A
Out[59]: 
array([[1, 4, 0, 0, 0],
       [2, 5, 0, 0, 0],
       [3, 6, 0, 0, 0]], dtype=int64)

Answer 2

如果您能及早发现问题，只需包含一个形状参数：

In [48]: a = csr_matrix((data, (row, col)))
In [49]: a
Out[49]: 
<3x2 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [50]: a = csr_matrix((data, (row, col)),shape=(3,5))
In [51]: a
Out[51]: 
<3x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [52]: a.A
Out[52]: 
array([[1, 4, 0, 0, 0],
       [2, 5, 0, 0, 0],
       [3, 6, 0, 0, 0]], dtype=int64)

你也可以 hstack 在垫子上。确保它是稀疏版本：

In [59]: z = sparse.coo_matrix(np.zeros((3,3)))
In [60]: z
Out[60]: 
<3x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 0 stored elements in COOrdinate format>
In [61]: sparse.hstack((a,z))
Out[61]: 
<3x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 6 stored elements in COOrdinate format>
In [62]: _.A
Out[62]: 
array([[1., 4., 0., 0., 0.],
       [2., 5., 0., 0., 0.],
       [3., 6., 0., 0., 0.]])

hstack 使用 sparse.bmat。这结合了 2 个数组的 coo 属性，并创建了一个新的 coo 矩阵。

重塑 scipy 企业社会责任矩阵

reshape scipy csr matrix

scipy

sparse-matrix

reshape