将对角稀疏矩阵转换为一维向量

Question

我有一个很大的 n 方对角矩阵，采用 scipy 的稀疏 DIA 格式（假设 n = 100000）

D_sparse = sprs.diags(np.ones(100000),0)

我想将对角线检索为向量（在 numpy 数组中）

但是如果我这样做 np.diag(D_sparse.toarray())，我会得到一个 MemoryError 因为 D_sparse.toarray() 生成一个巨大的数组，准全是 0.

我有方法或函数可以直接将 D_sparse 的对角线作为 numpy 数组吗？

Answer 1

dia_matrix对象returns主对角线的diagonal方法。

例如，

In [165]: d
Out[165]: 
<6x6 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 6 stored elements (1 diagonals) in DIAgonal format>

In [166]: d.A
Out[166]: 
array([[ 10.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
       [  0.,  11.,   0.,   0.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,  12.,   0.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,   0.,  13.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,   0.,   0.,  14.,   0.],
       [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,  15.]])

In [167]: d.diagonal()
Out[167]: array([ 10.,  11.,  12.,  13.,  14.,  15.])

将对角稀疏矩阵转换为一维向量

Convert a Diagonal Sparse Matrix to a 1-D vector

python

arrays

numpy

scipy

sparse-matrix