튜플 목록에서 스파 스 lil_matrix 구성하기

Question

스파 스 매트릭스에 대한 파이썬의 행 정보 목록이 있습니다. 각 행은 (열, 값) 튜플의 목록으로 표현됩니다. 호출 alist :

alist = [[(1,10), (3,-3)], 
     [(2,12)]] 

을 내가 효율적으로이 같은 매트릭스의 결과 목록이 목록에서 scipy 스파 스 매트릭스를 구성 할 수 방법 : scipy.sparse.lil_matrix을 만들기 위해

이

0 10 0 -3 
0 0 2 0 

확실한 방법 인 내부적으로이 "목록 목록"구조를 가지고 있습니다. 다른 희소 배열에서 시작하는 조밀 한 배열

부터

• 그냥 빈 배열하는 유일한 방법 그래서

을 구성 :하지만 scipy.sparse.lil_matrix — SciPy v0.19.0 Reference Guide에서 난 그냥 셋을 구성하는 방법을 참조 새로운 데이터를 얻으려면 다른 일부 드문 드문 한 행렬 표현으로이 문제를 해결하거나 밀도가 높은 배열로 시작해야합니다. 어느 쪽도 초기 문제를 처리하지 않으며 둘 다보다 효율적인 표현이 될 수없는 것처럼 보입니다 0 그 자체에 대해

나는 빈 것을 만들 수 있고, 값을 추가하기 위해 루프를 사용할 수 있다고 생각하지만, 분명히 나는 ​​뭔가를 놓치고있다.

scipy 문서는 스파 스 행렬에 관해서 정말 실망 스럽습니다.

Answer 1

데이터 레이아웃이 비정상적입니다. 여기에 내 첫 찌르기가 사용됩니다.

In [565]: M = sparse.lil_matrix((2,4), dtype=int) 
In [566]: M 
Out[566]: 
<2x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' 
    with 0 stored elements in LInked List format> 
In [567]: for i,row in enumerate(alist): 
    ...:  for col in row: 
    ...:   M[i, col[0]] = col[1] 
    ...:   
In [568]: M 
Out[568]: 
<2x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' 
    with 3 stored elements in LInked List format> 
In [569]: M.A 
Out[569]: 
array([[ 0, 10, 0, -3], 
     [ 0, 0, 12, 0]]) 

예, 반복적입니다. 그 목적에 가장 적합한 형식은 lil입니다.

또는 입력의 공통 coo 스타일을 사용하여 : 즉

로 시작 :

또 다른 옵션은 빈 lil 매트릭스를 생성하고 직접 그 속성을 작성하는 것입니다

In [580]: data,col,row = [],[],[] 
In [581]: for i, rr in enumerate(alist): 
    ...:  for cc in rr: 
    ...:   row.append(i) 
    ...:   col.append(cc[0]) 
    ...:   data.append(cc[1]) 
    ...:   
In [582]: data,col,row 
Out[582]: ([10, -3, 12], [1, 3, 2], [0, 0, 1]) 
In [583]: M1=sparse.coo_matrix((data,(row,col)),shape=(2,4)) 
In [584]: M1 
Out[584]: 
<2x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' 
    with 3 stored elements in COOrdinate format> 
In [585]: M1.A 
Out[585]: 
array([[ 0, 10, 0, -3], 
     [ 0, 0, 12, 0]]) 

In [591]: m.data 
Out[591]: array([[], []], dtype=object) 
In [592]: m.rows 
Out[592]: array([[], []], dtype=object) 

으로 변경하고 다음으로 변경하십시오.

In [587]: M.data 
Out[587]: array([[10, -3], [12]], dtype=object) 
In [588]: M.rows 
Out[588]: array([[1, 3], [2]], dtype=object) 

alist 구조에서는 2 단계 반복이 필요합니다. 또 다른 의견에

---

In [593]: for i, rr in enumerate(alist): 
    ...:  for cc in rr: 
    ...:   m.rows[i].append(cc[0]) 
    ...:   m.data[i].append(cc[1])  
In [594]: m 
Out[594]: 
<2x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' 
    with 3 stored elements in LInked List format> 
In [595]: m.A 
Out[595]: 
array([[ 0, 10, 0, -3], 
     [ 0, 0, 12, 0]]) 

당신은 csr indptr 이해에 어려움을 언급했다. 이를 얻는 가장 쉬운 방법은 다음 형식 중 하나를 변환하는 것입니다.

In [597]: Mr=M.tocsr() 
In [598]: Mr.indptr 
Out[598]: array([0, 2, 3], dtype=int32) 
In [599]: Mr.data 
Out[599]: array([10, -3, 12]) 
In [600]: Mr.indices 
Out[600]: array([1, 3, 2], dtype=int32)