我有一个很大的csr_matrix,我对前十个值及其每一行的指数感兴趣.但我没有找到一种操纵矩阵的好方法.
这是我目前的解决方案,主要思想是逐行处理它们:
row = csr_matrix.getrow(row_number).toarray()[0].ravel()
top_ten_indicies = row.argsort()[-10:]
top_ten_values = row[row.argsort()[-10:]]
通过这样做,csr_matrix没有充分利用其优点.它更像是一个强力解决方案.
在阅读了这个类似的问题后，我仍然无法完全理解如何实施我正在寻找的解决方案。我有一个稀疏矩阵，即：
import numpy as np
from scipy import sparse
arr = np.array([[0,5,3,0,2],[6,0,4,9,0],[0,0,0,6,8]])
arr_csc = sparse.csc_matrix(arr)
我想有效地获得每行的前 n 个项目，而不将稀疏矩阵转换为密集矩阵。最终结果应如下所示（假设 n=2）：
top_n_arr = np.array([[0,5,3,0,0],[6,0,0,9,0],[0,0,0,6,8]])
top_n_arr_csc = sparse.csc_matrix(top_n_arr)