Numpy 重新索引前 N 个自然数

Question

我有一个索引非常稀疏的矩阵（行和列中的最大值都超过 130000），但其中只有少数 rows/columns 实际上具有非零值。

因此，我希望将行索引和列索引移动为仅代表非零索引，即前 N 个自然数。

在视觉上，我想要一个像这样的示例矩阵

1 0 1
0 0 0
0 0 1

看起来像这样

1 1
0 1

但前提是 row/column 中的所有值都为零。由于我确实有稀疏格式的矩阵，我可以简单地创建一个字典，通过递增的计数器存储每个值（分别用于行和矩阵），并得到一个结果。

row_dict = {}
col_dict = {}
row_ind = 0
col_ind = 0

# el looks like this: (row, column, value)
for el in sparse_matrix:
    if el[0] not in row_dict.keys():
        row_dict[el[0]] = row_ind
        row_ind += 1
    if el[1] not in col_dict.keys():
        col_dict[el[1]] = col_ind
        col_ind += 1
# now recreate matrix with new index

但我一直在寻找 NumPy 中的内部函数。另请注意，我真的不知道如何表达这个问题，所以很可能有一个我不知道的重复问题；任何正确方向的指示都将受到赞赏。

Answer 1

您可以使用 np.unique:

>>> import numpy as np 
>>> from scipy import sparse
>>>
>>> A = np.random.randint(-100, 10, (10, 10)).clip(0, None)
>>> A
array([[6, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 4, 9],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 0],
       [9, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
>>> B = sparse.coo_matrix(A)
>>> B
<10x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
        with 8 stored elements in COOrdinate format>
>>> runq, ridx = np.unique(B.row, return_inverse=True)
>>> cunq, cidx = np.unique(B.col, return_inverse=True)
>>> C = sparse.coo_matrix((B.data, (ridx, cidx)))
>>> C.A
array([[6, 5, 0, 0, 0],
       [0, 0, 7, 4, 9],
       [0, 0, 0, 4, 0],
       [9, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 0, 0]])

Numpy 重新索引前 N 个自然数

Numpy re-index to first N natural numbers

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sparse-matrix

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