相关疑难解决方法(0)

如果你有一个稀疏矩阵X:

>> X = csr_matrix([[0,2,0,2],[0,2,0,1]])
>> print type(X)    
>> print X.todense()    
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
[[0 2 0 2]
 [0 2 0 1]]

矩阵Y:

>> print type(Y)
>> print text_scores
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
[[8]
 [5]]

...如何将X的每个元素乘以Y的行.例如:

[[0*8 2*8 0*8 2*8]
 [0*5 2*5 0*5 1*5]]

要么:

[[0 16 0 16]
 [0 10 0 5]]

我已经厌倦了这个,但显然它不起作用,因为尺寸不匹配: Z = X.data * Y

我想用数组中给定的标量划分稀疏矩阵的行。

例如，我有一个csr_matrix C：

C = [[2,4,6], [5,10,15]]
D = [2,5]

我希望C除法后的结果是：

result = [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]

我已经使用我们用于numpy数组的方法尝试了这个：

result = C / D[:,None]

但这似乎真的很慢。如何在稀疏矩阵中有效地做到这一点？