将值添加到稀疏矩阵中的非零元素

Question

我有一个稀疏矩阵，我想在其中将非零元素的所有值加一。 但是，我无法弄清楚。 有没有办法在python中使用标准包来做到这一点？ 任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我不能评论它的性能，但你可以做（​​Scipy 1.1.0）；

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> a = csr_matrix([[0, 2, 0], [1, 0, 0]])
>>> print(a)
(0, 1)        2
(1, 0)        1
>>> a[a.nonzero()] = a[a.nonzero()] + 1
>>> print(a)
(0, 1)        3
(1, 0)        2

Answer 2

如果您的矩阵有 2 个维度，您可以执行以下操作：

sparse_matrix = [[element if element==0 else element+1 for element in row ]for row in sparse_matrix]

它将迭代矩阵的每个元素，如果元素等于 0，则返回该元素而不做任何更改，否则它将向该元素添加 1 并返回它。

在这个问题的答案中更多地了解列表理解中的条件。

Answer 3

您可以使用numpy包，它具有处理 n 维数组的高效功能。 你需要的是：

array[array>0] += 1

其中array是矩阵的 numpy 数组。 这里的例子：`

import numpy as np
my_matrix = [[2,0,0,0,7],[0,0,0,4,0]]
array = np.array(my_matrix);
print("Matrix before incrementing values: \n", array)
array[array>0] += 1
print("Matrix after incrementing values: \n", array)`

输出：

Matrix before incrementing values: 
 [[2 0 0 0 7]
 [0 0 0 4 0]]
Matrix after incrementing values: 
 [[3 0 0 0 8]
 [0 0 0 5 0]]

希望这可以帮助！

Answer 4

当你有一个scipy稀疏矩阵（ scipy.sparse ）是：

import scipy.sparse as sp
my_matrix = [[2,0,0,0,7],[0,0,0,4,0]]
my_matrix = sp.csc_matrix(my_matrix)
my_matrix.data += 1
my_matrix.todense()

返回：

[[3, 0, 0, 0, 8], [0, 0, 0, 5, 0]]