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[英](Python Scipy) How to flatten a csr_matrix and append it to another csr_matrix?
[英]Python Scipy How to traverse upper/lower trianglar portion non-zeros from csr_matrix
我有一個非常稀疏的矩陣(相似性矩陣),尺寸為300k * 300k。 為了找出用戶之間相對較大的相似性,我只需要矩陣的上/下三角部分。 那么,如何有效地獲取值大於閾值的用戶坐標呢? 謝謝。
怎么樣
sparse.triu(M)
如果M
是
In [819]: M.A
Out[819]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]], dtype=int32)
In [820]: sparse.triu(M).A
Out[820]:
array([[0, 1, 2],
[0, 4, 5],
[0, 0, 8]], dtype=int32)
您可能需要構造一個新的稀疏矩陣,其中非零值僅高於閾值。
In [826]: sparse.triu(M>2).A
Out[826]:
array([[False, False, False],
[False, True, True],
[False, False, True]], dtype=bool)
In [827]: sparse.triu(M>2).nonzero()
Out[827]: (array([1, 1, 2], dtype=int32), array([1, 2, 2], dtype=int32))
這是triu
的代碼:
def triu(A, k=0, format=None):
A = coo_matrix(A, copy=False)
mask = A.row + k <= A.col
row = A.row[mask]
col = A.col[mask]
data = A.data[mask]
return coo_matrix((data,(row,col)), shape=A.shape).asformat(format)
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