如何获取Scipy稀疏矩阵(csr_matrix和csc_matrix)中每一行和每列总和的总和？

Question

我有一个非常大的Scipy稀疏矩阵(CSR_MATRIX).我只想知道如何计算每一行的值之和以及矩阵每列的值之和.

我有一个代码执行相同的操作,但它使用CSC_MATRIX.关于行和列的求和,这两者之间有什么不同吗？

我想也许我可以得到其他人也可以使用的快速回复,否则我可以自己测试一下.

from scipy.sparse import *
from scipy import *
row = array([0,0,1,2,2,2])
col = array([0,2,2,0,1,2])
data = array([1,2,3,4,5,6])
csr_matrix( (data,(row,col)), shape=(3,3) ).todense()
rowsums = []
colsums = []
#compute rowsums and colsums

所以rowsums应该[3, 3, 15]而且colsum应该是[5, 5, 11].

我知道我可以使用matrix.getrow(i)和matrix.getcol(i)来获取每一行和列,并使用sum()函数来获得总和,但我关注的是性能.我需要一个更有效的解决方案.

Answer 1

使用方法的axis参数sum:

In [2]: row = array([0,0,1,2,2,2])

In [3]: col = array([0,2,2,0,1,2])

In [4]: data = array([1,2,3,4,5,6])

In [5]: a = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3,3))

In [6]: a.A
Out[6]: 
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])

In [7]: a.sum(axis=0)  # sum the columns
Out[7]: matrix([[ 5,  5, 11]])

In [8]: a.sum(axis=1)  # sum the rows
Out[8]: 
matrix([[ 3],
        [ 3],
        [15]])