Python中的稀疏随机矩阵,其范围不同于[0,1]

Question

我需要在Python中生成一个稀疏的随机矩阵,其中所有值都在[-1,1]均匀分布的范围内.最有效的方法是什么？

我有一个基本的稀疏随机矩阵:

from scipy import sparse
from numpy.random import RandomState

p = sparse.rand(10, 10, 0.1, random_state=RandomState(1))

这给了我价值观[0,1]:

print p
  (0, 0)    0.419194514403
  (0, 3)    0.0273875931979
  (1, 4)    0.558689828446
  (2, 7)    0.198101489085
  (3, 5)    0.140386938595
  (4, 1)    0.204452249732
  (4, 3)    0.670467510178
  (8, 1)    0.878117436391
  (9, 0)    0.685219500397
  (9, 3)    0.417304802367

最好有一个就地解决方案或不需要将其吹到完整矩阵的东西,因为在实践中我将使用非常大的尺寸.令我惊讶的是,没有一些快速参数可供sparse.rand自己设定.

Answer 1

看起来你想要的功能是在两个月前添加的,将在scipy 0.16中提供:https://github.com/scipy/scipy/blob/77af8f44bef43a67cb14c247bc230282022ed0c2/scipy/sparse/construct.py#L671

你将能够调用sparse.random(10, 10, 0.1, random_state=RandomState(1), data_fvs=func),其中func "应采取一个参数指定ndarray它会返回.稀疏随机矩阵的结构的非零项将从该函数采样的阵列要采取的长度".因此,您将能够提供任意分布样本.

现在,你可以通过将p乘以标量N来至少将均匀分布拉伸到[0,N]:

>>> print 2*p

(0, 0)  0.838389028807
(9, 0)  1.37043900079
(4, 1)  0.408904499463
(8, 1)  1.75623487278
(0, 3)  0.0547751863959
(4, 3)  1.34093502036
(9, 3)  0.834609604734
(1, 4)  1.11737965689
(3, 5)  0.28077387719
(2, 7)  0.39620297817

你不能添加标量,但是作为一个黑客,你可以创建一个稀疏矩阵,其中所有的元素都在非零元素中,p.ceil()因为p的所有元素都是在[0,1]内生成的.然后将均匀分布转换为[-1,1]即可

 print 2*p - p.ceil()

(0, 0)  -0.161610971193
(0, 3)  -0.945224813604
(1, 4)  0.117379656892
(2, 7)  -0.60379702183
(3, 5)  -0.71922612281
(4, 1)  -0.591095500537
(4, 3)  0.340935020357
(8, 1)  0.756234872782
(9, 0)  0.370439000794
(9, 3)  -0.165390395266

所以一般来说,如果你需要一些间隔[a,b],只需执行:

p = (b - a)*p + a*p.ceil()

我目前看不到更好的解决方案,而不是编写自己的构造函数sparse.rand,但我很想知道是否有人知道如何绕过ceil()黑客.