scipy에서 희소 행렬의 0이 아닌 대각선 요소 제거/설정

Question

scipy.sparse.csr_matrix에서 대각선을 제거하고 싶습니다. 그렇게 효율적인 방법이 있습니까? 나는 sparsetools 모듈에 대각선을 반환하는 함수가 C 인 것을 보았습니다. 다른 바탕으로

그래서 내 현재의 접근 방식은 다음과 같다 herehere에 응답하고 :

def csr_setdiag_val(csr, value=0): 
    """Set all diagonal nonzero elements 
    (elements currently in the sparsity pattern) 
    to the given value. Useful to set to 0 mostly. 
    """ 
    if csr.format != "csr": 
     raise ValueError('Matrix given must be of CSR format.') 
    csr.sort_indices() 
    pointer = csr.indptr 
    indices = csr.indices 
    data = csr.data 
    for i in range(min(csr.shape)): 
     ind = indices[pointer[i]: pointer[i + 1]] 
     j = ind.searchsorted(i) 
     # matrix has only elements up until diagonal (in row i) 
     if j == len(ind): 
      continue 
     j += pointer[i] 
     # in case matrix has only elements after diagonal (in row i) 
     if indices[j] == i: 
      data[j] = value 

그때 작성하지 않고 내가 할 수있는 최선의 것을

csr.eliminate_zeros() 

에 따라 어떤 내 자신의 Cython 코드?

Answer 1

@ hpaulj의 의견을 바탕으로 IPython 노트북을 만들었습니다. can be seen on nbviewer입니다. 이 모든 방법에서 다음이 가장 빠른 언급 한 것을 보여준다 (mat는 스파 스 CSR 매트릭스라고 가정) :

mat - scipy.sparse.dia_matrix((mat.diagonal()[scipy.newaxis, :], [0]), shape=(one_dim, one_dim))