[英]Scipy: sparse matrix conditional removal of columns
我有一个大型(79 000 x 480 000)稀疏csr矩阵。 我正在尝试删除每个值<k的所有列(在一定范围内)。
在常规的numpy矩阵中,只需通过掩码即可完成:
m = np.array([[0,2,1,1],
[0,4,2,0],
[0,3,4,0]])
mask = (arr < 2)
idx = mask.all(axis=0)
result = m[:, ~idx]
print result
>>> [[2 1]
[4 2]
[3 4]]
但是,一元按位取反运算符〜和布尔掩码功能不适用于稀疏矩阵。 最好的方法是:
注意事项:
为此使用csr矩阵格式是否是合理的选择? 我是否转置并使用.nonzero()? 我有大量的工作内存(192GB),因此时间效率优于内存效率。
如果我做
M = sparse.csr_matrix(m)
M < 2
我收到效率警告; M的所有0值都满足条件,
In [1754]: print(M)
(0, 1) 2
(0, 2) 1
(0, 3) 1
(1, 1) 4
(1, 2) 2
(2, 1) 3
(2, 2) 4
In [1755]: print(M<2)
/usr/lib/python3/dist-packages/scipy/sparse/compressed.py:275: SparseEfficiencyWarning: Comparing a sparse matrix with a scalar greater than zero using < is inefficient, try using >= instead.
warn(bad_scalar_msg, SparseEfficiencyWarning)
(0, 0) True # not in M
(0, 2) True
(0, 3) True
(1, 0) True # not in M
(1, 3) True
(2, 0) True # not in M
(2, 3) True
In [1756]: print(M>=2) # all a subset of M
(0, 1) True
(1, 1) True
(1, 2) True
(2, 1) True
(2, 2) True
如果I=M>=2
; 没有all
方法,但是有一个sum
。
In [1760]: I.sum(axis=0)
Out[1760]: matrix([[0, 3, 2, 0]], dtype=int32)
sum
实际上是使用矩阵乘法执行的
In [1769]: np.ones((1,3),int)*I
Out[1769]: array([[0, 3, 2, 0]], dtype=int32)
使用nonzero
查找非零列:
In [1778]: np.nonzero(I.sum(axis=0))
Out[1778]: (array([0, 0], dtype=int32), array([1, 2], dtype=int32))
In [1779]: M[:,np.nonzero(I.sum(axis=0))[1]]
Out[1779]:
<3x2 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>'
with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [1780]: M[:,np.nonzero(I.sum(axis=0))[1]].A
Out[1780]:
array([[2, 1],
[4, 2],
[3, 4]], dtype=int32)
一般要点:
比较时要注意那些0值
在稀疏矩阵上执行逻辑时要注意False值
稀疏矩阵针对数学进行了优化,尤其是矩阵乘法
稀疏索引的功能不及数组索引。 也不是那么快。
注意操作产生密集矩阵时
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