scipy稀疏矩阵：删除所有元素为零的行

Question

我有一个稀疏矩阵，它是从sklearn tfidfVectorier转换而来的。 我相信有些行是全零行。 我想删除它们。 但是，据我所知，现有的内置函数，例如nonzero（）和eliminate_zero（），专注于零条目而不是行。

有没有简单的方法从稀疏矩阵中删除全零行？

示例：我现在拥有的（实际上是稀疏格式）：

[ [0, 0, 0]
  [1, 0, 2]
  [0, 0, 1] ]

我想得到什么：

[ [1, 0, 2]
  [0, 0, 1] ]

Answer 1

切片+ getnnz()可以解决问题：

M = M[M.getnnz(1)>0]

直接在csr_array上csr_array 。 您也可以删除所有0列而不更改格式：

M = M[:,M.getnnz(0)>0]

但是，如果你想删除你需要的两个

M = M[M.getnnz(1)>0][:,M.getnnz(0)>0] #GOOD

我不知道为什么但是

M = M[M.getnnz(1)>0, M.getnnz(0)>0] #BAD

不起作用。

Answer 2

没有现有的功能，但编写自己的功能并不算太糟糕：

def remove_zero_rows(M):
  M = scipy.sparse.csr_matrix(M)

首先，将矩阵转换为CSR（压缩稀疏行）格式。 这很重要，因为CSR矩阵将其数据存储为三个(data, indices, indptr) ，其中data保存非零值， indices存储列索引， indptr保存行索引信息。 文档解释得更好：

行i的列索引存储在indices[indptr[i]:indptr[i+1]] ，它们的对应值存储在data[indptr[i]:indptr[i+1]] 。

因此，要查找没有任何非零值的行，我们只需查看M.indptr连续值M.indptr 。 从上面继续我们的功能：

  num_nonzeros = np.diff(M.indptr)
  return M[num_nonzeros != 0]

CSR格式的第二个好处是切片行相对便宜，这简化了生成矩阵的创建。

Answer 3

谢谢你的回复@perimosocordiae

我自己找到另一种解决方案。 我发布在这里以防将来有人可能需要它。

def remove_zero_rows(X)
    # X is a scipy sparse matrix. We want to remove all zero rows from it
    nonzero_row_indice, _ = X.nonzero()
    unique_nonzero_indice = numpy.unique(nonzero_row_indice)
    return X[unique_nonzero_indice]