使用scipy在python中构建和更新稀疏矩阵

Question

当我从文件中读取数据时,我正在尝试构建和更新稀疏矩阵.矩阵的大小100000X40000

更新稀疏矩阵的多个条目的最有效方法是什么？特别是我需要将每个条目递增1.

假设我有行索引 [2, 236, 246, 389, 1691]

和列索引 [117, 3, 34, 2757, 74, 1635, 52]

所以以下所有条目必须加1:

(2,117) (2,3) (2,34) (2,2757) ...

(236,117) (236,3) (236, 34) (236,2757) ...

等等.

我已经在使用,lil_matrix因为它在我尝试更新单个条目时给了我一个警告.

lil_matrix格式已经不支持多次更新. matrix[1:3,0] += [2,3]给我一个未实现的错误.

我可以通过单独递增每个条目来天真地做到这一点.我想知道是否有更好的方法来做到这一点,或者我可以使用更好的稀疏矩阵实现.

我的电脑也是一台普通的i5机器,内存为4GB,所以我要注意不要把它炸掉:)

Answer 1

1在新坐标中创建带有s 的第二个矩阵并将其添加到现有坐标中是一种可行的方法:

>>> import scipy.sparse as sps
>>> shape = (1000, 2000)
>>> rows, cols = 1000, 2000
>>> sps_acc = sps.coo_matrix((rows, cols)) # empty matrix
>>> for j in xrange(100): # add 100 sets of 100 1's
...     r = np.random.randint(rows, size=100)
...     c = np.random.randint(cols, size=100)
...     d = np.ones((100,))
...     sps_acc = sps_acc + sps.coo_matrix((d, (r, c)), shape=(rows, cols))
... 
>>> sps_acc
<1000x2000 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
    with 9985 stored elements in Compressed Sparse Row format>

Answer 2

import scipy.sparse

rows = [2, 236, 246, 389, 1691]
cols = [117, 3, 34, 2757, 74, 1635, 52]
prod = [(x, y) for x in rows for y in cols] # combinations
r = [x for (x, y) in prod] # x_coordinate
c = [y for (x, y) in prod] # y_coordinate
data = [1] * len(r)
m = scipy.sparse.coo_matrix((data, (r, c)), shape=(100000, 40000))

我认为它运作良好,不需要循环.我直接关注文档

<100000x40000 sparse matrix of type '<type 'numpy.int32'>'
    with 35 stored elements in COOrdinate format>

Answer 3

这个答案扩展了@behzad.nouri 的评论。要增加行和列索引列表的“外积”处的值，只需将它们创建为为广播配置的 numpy 数组。在这种情况下，这意味着将行放入一列中。例如，

In [59]: a = lil_matrix((4,4), dtype=int)

In [60]: a.A
Out[60]: 
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]])

In [61]: rows = np.array([1,3]).reshape(-1, 1)

In [62]: rows
Out[62]: 
array([[1],
       [3]])

In [63]: cols = np.array([0, 2, 3])

In [64]: a[rows, cols] += np.ones((rows.size, cols.size))

In [65]: a.A
Out[65]: 
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 1]])

In [66]: rows = np.array([0, 1]).reshape(-1,1)

In [67]: cols = np.array([1, 2])

In [68]: a[rows, cols] += np.ones((rows.size, cols.size))

In [69]: a.A
Out[69]: 
array([[0, 1, 1, 0],
       [1, 1, 2, 1],
       [0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 1]])