稀疏lil_matrix無法分配數據

Question

嘗試直接設置稀疏lil_matrix的data屬性時，遇到非常意外的行為。 有人可以在下面的簡單示例中說明發生了什么嗎？

我的特定用例是我想以2為模設置行； 即在密集矩陣講話中，我只想做matrix[0] %= 2 。

from scipy import sparse
import numpy as np
np.random.seed(0)

matrix = sparse.rand(10**3,10**3).tolil()
num_entries = len(matrix[0].data[0])
print num_entries
# 9

# this throws no errors...
matrix[0].data[0] = [2]*num_entries
# but does nothing!

assert (np.array(matrix[0].data) == 2).all() # FAILS

# in fact nothing can be done to alter .data directly...
matrix[0].data[0].pop() # returns the last float from the row
# but does not actually pop it from the row!
assert (len(matrix[0].data[0]) == num_entries-1) # FAILS

Answer 1

我不太確定是哪種對象matrix[0] ，但是我認為您的意思是刪除對matrix的索引，僅將其保留在data ：

num_entries = len(matrix.data[0])
matrix.data[0] = [2]*num_entries

Answer 2

@vlsd發現了該錯誤，但我添加此內容是為了進一步說明。

我發布的代碼的問題是我（整個）分配了matrix[0].data 。 問題在於matrix[0]與密集陣列的工作方式不同； 它不僅僅是指向同一對象，而是創建一個新對象（我認為）。 因此，將數據分配給這個新對象是可以的，但它不會影響matrix 。 那就是問題所在。

因此，以下代碼可以正常工作：

matrix.data[0] = [2]*num_entries
assert (np.array(matrix.data[0]) == 2).all() # passes
matrix.data[0].pop()
assert (len(matrix.data[0]) == num_entries-1) # passes

注意：從列表中彈出通常不是一個好主意，因為這可能會破壞稀疏矩陣的完整性。 但這只是為了演示。 現在這很有意義。