[英]How to get indices of lil_matrix elements in a for loop?
我使用scipy.sparse.lil_matrix
創建了一個稀疏矩陣:
import scipy.sparse as sp
test = sp.lil_matrix((3,3))
test[0,0]=1
我可以通過執行以下操作循環並打印非零元素:
for el in test:
print(el)
打印出(0, 0) 1.0
。 如何在不打印的情況下訪問這兩條信息? 換句話說,返回索引和值的lil_matrix
元素的適當方法是什么? 做el.data
返回array([list([])], dtype=object)
。
請注意,我使用lil_matrix
是因為我需要在一個非常大的雙 for 循環中為其分配非零值。
您尋求的顯示很像coo
稀疏矩陣的str
顯示。
In [216]: M = (sparse.random(5,5,.2)*10).astype(int)
In [217]: M
Out[217]:
<5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 5 stored elements in COOrdinate format>
In [218]: print(M) # str(M)
(0, 0) 0
(0, 2) 8
(1, 3) 8
(1, 4) 8
(4, 4) 4
稀疏矩陣有一種nonzero
方法來顯示非零元素的坐標。
In [219]: M.nonzero()
Out[219]: (array([0, 1, 1, 4], dtype=int32), array([2, 3, 4, 4], dtype=int32))
對於coo
,值存儲為 3 個數組:
In [220]: M.data, M.row, M.col
Out[220]:
(array([0, 8, 8, 8, 4]),
array([0, 0, 1, 1, 4], dtype=int32),
array([0, 2, 3, 4, 4], dtype=int32))
coo
格式中這些元素的順序沒有限制。 甚至可能有重復,但在轉換為顯示或csr
格式時會匯總這些。
當我們將其轉換為lil
格式時,數據現在存儲在 2 個列表數組中,每行一個列表:
In [221]: Ml = M.tolil()
In [222]: Ml.data
Out[222]:
array([list([0, 8]), list([8, 8]), list([]), list([]), list([4])],
dtype=object)
In [223]: Ml.rows
Out[223]:
array([list([0, 2]), list([3, 4]), list([]), list([]), list([4])],
dtype=object)
它也有nonzero
,但看看代碼(它使用coo
格式):
In [224]: Ml.nonzero()
Out[224]: (array([0, 1, 1, 4], dtype=int32), array([2, 3, 4, 4], dtype=int32))
In [225]: Ml.nonzero??
Signature: Ml.nonzero()
Source:
def nonzero(self):
...
# convert to COOrdinate format
A = self.tocoo()
nz_mask = A.data != 0
return (A.row[nz_mask], A.col[nz_mask])
File: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/scipy/sparse/base.py
Type: method
實際上,這是所有稀疏格式的通用nonzero
值。 nz_mask
部分允許矩陣可能有 0 個尚未清理的值。
雖然lil
是為輕松地逐個元素更新而設計的,但我們通常建議盡可能從輸入數組的coo
樣式創建矩陣。 通常可以更有效地創建這些數組。 甚至列表追加或擴展也可以更快。
更多地查看Ml
矩陣上的迭代 - 它為每一行創建一個lil
:
In [230]: [x for x in Ml]
Out[230]:
[<1x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 2 stored elements in List of Lists format>,
<1x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 2 stored elements in List of Lists format>,
<1x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 0 stored elements in List of Lists format>,
<1x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 0 stored elements in List of Lists format>,
<1x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 1 stored elements in List of Lists format>]
我們可以顯示每一行的數據:
In [231]: [((i,x.rows[0]),x.data[0]) for i,x in enumerate(Ml)]
Out[231]:
[((0, [0, 2]), [0, 8]),
((1, [3, 4]), [8, 8]),
((2, []), []),
((3, []), []),
((4, [4]), [4])]
或過濾掉空行:
In [232]: [((i,x.rows[0]),x.data[0]) for i,x in enumerate(Ml) if x.data[0]]
Out[232]: [((0, [0, 2]), [0, 8]), ((1, [3, 4]), [8, 8]), ((4, [4]), [4])]
我們需要另一個迭代來分離每行中的元素。
在使用稀疏數組與密集數組時,一個經驗法則是稀疏度(非零元素的百分比)應該小於 10%,才值得使用稀疏格式。 但這在很大程度上取決於您的使用和關注。
從簡單的數據存儲角度來看,請注意coo
格式必須為每個非零項使用 3 個數字,而對於密集數組僅使用 1 個數字。 稀疏矩陣乘法對於csr
格式來說是比較好的。 可以只關注data
值(例如sin
)的其他計算也相對有效。 但是如果數學必須比較 2 個矩陣的稀疏性,例如加法和元素乘法,稀疏性會更糟。
索引、切片和求和實際上可能使用矩陣乘法。 coo
格式沒有實現這些。 lil
可以很好地完成一些面向行的操作。 創建稀疏矩陣的基本操作需要時間。
一切都在.data
和.rows
from scipy import sparse
arr = sparse.random(10,5,format='lil', density=0.5)
對於這個包含 25 個元素的 10x5 數組:
>>> arr
<10x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 25 stored elements in List of Lists format>
>>> arr.data.shape
(10,)
>>> arr.data
array([list([0.7656088763162588, 0.7262695483137545]),
list([0.5229054168281109, 0.6329489698531673, 0.9090750679268123]),
list([0.3285250285217297, 0.12678874412598085, 0.49074613569184733]),
list([0.9376762935882884]), list([0.7783159122917774]),
list([0.8750078624527947, 0.017065437987856757, 0.7161352157970525]),
list([0.6849637433019786, 0.05732598765212671, 0.09948536587262824]),
list([0.5683250727980487, 0.960851197599538, 0.7540173942047833]),
list([0.5891879469424754, 0.7901005027272154, 0.5829700379167293]),
list([0.6266097436787399, 0.8843420498719459, 0.9040791506861361])],
dtype=object)
.data
數組的每個元素都是一個列表,其中包含該行的值。
>>> arr.rows
array([list([0, 4]), list([0, 1, 4]), list([1, 3, 4]), list([1]),
list([3]), list([0, 1, 2]), list([0, 1, 4]), list([1, 2, 3]),
list([0, 2, 4]), list([0, 1, 3])], dtype=object)
.rows
數組的每個元素都是.data
中每個非零值的列索引列表。
請注意,我使用 lil_matrix 是因為我需要在一個非常大的雙 for 循環中為其分配非零值。
這幾乎肯定不是一個好主意。 lil_matrix
的開銷意味着,如果它不低於 5% 稀疏,則幾乎可以肯定填充密集數組會更好。 即便如此,它也很不確定。 這是一種非常糟糕的數據存儲格式。
編輯:
>>>> for r in arr:
>>>> print(r.data)
[list([0.7656088763162588, 0.7262695483137545])]
[list([0.5229054168281109, 0.6329489698531673, 0.9090750679268123])]
[list([0.3285250285217297, 0.12678874412598085, 0.49074613569184733])]
[list([0.9376762935882884])]
[list([0.7783159122917774])]
[list([0.8750078624527947, 0.017065437987856757, 0.7161352157970525])]
[list([0.6849637433019786, 0.05732598765212671, 0.09948536587262824])]
[list([0.5683250727980487, 0.960851197599538, 0.7540173942047833])]
[list([0.5891879469424754, 0.7901005027272154, 0.5829700379167293])]
[list([0.6266097436787399, 0.8843420498719459, 0.9040791506861361])]
編輯2:
我不知道你的實際功能或目標是什么,但如果你知道你有多少非零項,你可以預先分配你需要的數組並跳過整個小事情。
import numpy as np
N = 10000
data, rows, cols = np.zeros(N), np.zeros(N), np.zeros(N)
for i, r in enumerate(_):
for j, c in enumerate(_):
_idx = i * len(cols) + j
data[_idx] = some_data_function()
rows[_idx] = r
cols[_idx] = c
arr = sparse.csr_matrix((data, (rows, cols)))
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