[英]In coo_matrix (scipy sparse matrix), how can I select and return “random column index” in each row excluding non-zero indexes in that row?
[英]Efficiently select random non-zero column from each row of sparse matrix in scipy
我正在尝试为大型稀疏SciPy矩阵的每一行有效地选择一个随机的非零列索引。 我似乎无法弄清楚这样做的矢量化方式,所以我求助于一个非常慢的Python循环:
random_columns = np.zeros((sparse_matrix.shape[0]))
for i,row in enumerate(sparse_matrix):
random_columns[i] = (np.random.choice(row.nonzero()[1]))
我的矩阵大约是(4000000,800)csr_matrix,几乎每一行都只有一个非零值,因此Python循环会降低性能。 一定有更好的方法!
编辑我可以通过直接访问csr_matrix
的基础数据使速度快大约2 csr_matrix
:
random_columns[i] = row.indices[np.random.choice(len(row.data))]
您是否查看过此格式以及其他稀疏格式的基础数据表示形式?
例如,对于小矩阵
In [257]: M = sparse.rand(10,10,.1,format='csr')
In [258]: M
Out[258]:
<10x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 10 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [259]: M.data
Out[259]:
array([ 0.86390256, 0.85244302, 0.88549326, 0.78737361, 0.99918561,
0.89862529, 0.86842524, 0.25714778, 0.4174032 , 0.33137501])
In [260]: M.indices
Out[260]: array([1, 5, 8, 8, 9, 0, 3, 9, 4, 5], dtype=int32)
In [261]: M.indptr
Out[261]: array([ 0, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 7, 8, 10], dtype=int32)
对于csr
,索引有点模糊。 或更确切地说,每个非零值的列索引都存在于M.indices
,但是要M.indices
才能确定哪些列属于哪一行。
对于其他格式,连接更为明显。
对于lil
我们有2个列表列表
In [262]: Ml=M.tolil()
In [263]: Ml.data
Out[263]:
array([[0.863902562935336], [], [0.8524430195076207, 0.8854932609233054],
[0.7873736126927198], [], [0.9991856090158101], [],
[0.8986252926235274, 0.8684252408594123], [0.2571477751356357],
[0.4174032029993796, 0.3313750148434619]], dtype=object)
In [264]: Ml.rows
Out[264]: array([[1], [], [5, 8], [8], [], [9], [], [0, 3], [9], [4, 5]], dtype=object)
In [265]: [np.random.choice(x) for x in Ml.rows if x]
# some rows might not have any nonzero
Out[265]: [1, 5, 8, 9, 3, 9, 5]
In [268]: [np.random.choice(x.nonzero()[1]) for x in M if len(x.nonzero()[1])]
Out[268]: [1, 5, 8, 9, 0, 9, 4]
您还可以为整个矩阵取nonzero
值
In [274]: M.nonzero()
Out[274]:
(array([0, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9, 9], dtype=int32),
array([1, 5, 8, 8, 9, 0, 3, 9, 4, 5], dtype=int32))
这些是与M.tocoo()
并查看row
和col
属性所获得的数组相同的数组。 理论上,您可以使用groupby
来获取列的子列表,然后从中进行选择。 但同样,您有列表或生成器和迭代。
我不知道这些表示形式中的任何一个是否更快。
向量化问题可能会有一些限制。 非零元素的(投入到编号choices
)将由行不同。 一些行包含非,其他行包含1个或更多。 每当您遇到长度不同的数组或列表时,都很难对操作进行向量化。 如果无法将值排列到常规2d数组中,则无法通过数组操作对它们进行整体操作。
lil
格式值得一看:
In [276]: timeit [np.random.choice(x.nonzero()[1]) for x in M if len(x.nonzero()[1])]
100 loops, best of 3: 4.24 ms per loop
In [289]: timeit [np.random.choice(row.indices) for row in M if len(row.indices)]
1000 loops, best of 3: 1.52 ms per loop
# 3x speedup using row.indices
In [277]: %%timeit
.....: Ml=M.tolil()
.....: [np.random.choice(x) for x in Ml.rows if x]
.....:
10000 loops, best of 3: 181 µs per loop
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