如何在scipy.sparse.csr_matrix類型的矩陣上進行元素操作？

Question

如果你想計算矩陣（elementise）的每個條目的正弦，那么在numpy中

a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3)
numpy.sin(a)

將完成工作！ 如果你想要電源讓我們說每個條目2

a**2

會做的。

但是，如果你有一個稀疏矩陣，事情似乎更難。 至少我還沒有找到一種方法來做到這一點，除了遍歷lil_matrix格式的每個條目並對其進行操作。

我在SO上發現了這個問題，並嘗試調整這個答案，但我沒有成功。

目標是以元素方式計算CSR格式的scipy.sparse矩陣的平方根（或1/2的冪）。

你會建議什么？

Answer 1

以下技巧適用於將零映射到零的任何操作，並且僅適用於那些操作，因為它僅觸及非零元素。 即，它適用於sin和sqrt但不適用於cos 。

設X是一些CSR矩陣......

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> X = csr_matrix(np.arange(10).reshape(2, 5), dtype=np.float)
>>> X.A
array([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.],
       [ 5.,  6.,  7.,  8.,  9.]])

非零元素的值是X.data ：

>>> X.data
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.])

您可以就地更新：

>>> X.data[:] = np.sqrt(X.data)
>>> X.A
array([[ 0.        ,  1.        ,  1.41421356,  1.73205081,  2.        ],
       [ 2.23606798,  2.44948974,  2.64575131,  2.82842712,  3.        ]])

更新在SciPy的最新版本中，您可以執行X.sqrt() ，其中X是稀疏矩陣，以獲取具有X中元素的平方根的新副本。