scipy：如何获取每一行的所有非零值索引？

Question

除了《 SciPy v0.11参考指南》，我找不到有关scipy.sparse索引的更多信息。

The lil_matrix class supports basic slicing and fancy indexing with a similar syntax to NumPy arrays.

。 我已经阅读了有关索引的numpy文档，但是我不清楚，例如，

 Asp = sparse.lil_matrix((3,3)) Asp.setdiag(zeros(3)) Asp[0, 1:3] = 10 print Asp.todense() 

1.为什么输出

  [[0. 10. 10.]\n  [0. 0. 0.]\n  [0. 0. 0.]] 

[0,1：3]是什么意思？ 如果我用

 Asp[0, 1:2,3] = 10 

有一个错误：

  IndexError：无效的索引 

，我不知道原因。

2.什么是最快获取每一行所有非零值的方法？

Answer 1

对于第二个问题，请使用nonzero()方法。 我必须仔细研究源代码才能找到它，因为在任何参考文档中都找不到。

def nonzero(self):
    """nonzero indices

    Returns a tuple of arrays (row,col) containing the indices
    of the non-zero elements of the matrix.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> A = csr_matrix([[1,2,0],[0,0,3],[4,0,5]])
    >>> A.nonzero()
    (array([0, 0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 2]))

    """

Answer 2

[0,1:3]是什么意思？

这意味着：第0行，元素1至3 （不包括）。 由于Numpy和Scipy使用从零开始的索引，因此第0行是第一行，而1:3表示第一列和第二列。

Asp[0, 1:2,3]无效，因为您有三个索引0 1:2和3 。 矩阵只有两个轴。

这是所有标准的Numpy内容； 阅读有关该软件包的任何优秀教程。