乘以 CSR 稀疏矩陣的列

Question

我有以下稀疏的 CSR 矩陣

from scipy.sparse import csr_matrix

row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))

而這個數組

weights = np.asarray([3, 6, 9])

我想做以下事情

matrix.toarray() * weights

但沒有將稀疏矩陣轉換為密集數組。

我試着做

matrix * weights

但這確實是點積，而不是我想要的列乘法。

知道如何在不將整個 CSR 矩陣轉換為密集數組的情況下實現這一點嗎？

Answer 1

對於這個矩陣：

>>> matrix.A
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])

標准乘法默認為點積（ matrix @ weights也是如此）：

>>> matrix * weights
array([21, 27, 96])

雖然有一個逐點乘法 function 。 這使列相乘：

>>> matrix.multiply(weights).A
array([[ 3,  0, 18],
       [ 0,  0, 27],
       [12, 30, 54]])

您還可以使用它通過廣播來增加行數：

>>> matrix.multiply(weights[:, np.newaxis]).A
array([[ 3,  0,  6],
       [ 0,  0, 18],
       [36, 45, 54]])