我有一个大矩阵,我想转换为稀疏的CSR格式.
当我做:
import scipy as sp
Ks = sp.sparse.csr_matrix(A)
print Ks
A密集,我得到
(0, 0) -2116689024.0
(0, 1) 394620032.0
(0, 2) -588142656.0
(0, 12) 1567432448.0
(0, 14) -36273164.0
(0, 24) 233332608.0
(0, 25) 23677192.0
(0, 26) -315783392.0
(0, 45) 157961968.0
(0, 46) 173632816.0
等等...
我可以使用以下方法获取行索引,列索引和值的向量:
Knz = Ks.nonzero()
sparserows = Knz[0]
sparsecols = Knz[1]
#The Non-Zero Value of K at each (Row,Col)
vals = np.empty(sparserows.shape).astype(np.float)
for i in range(len(sparserows)):
vals[i] = K[sparserows[i],sparsecols[i]]
但是有可能提取稀疏CSR格式(值,列索引,行指针)中所包含的向量吗？
SciPy的文档解释了可以从这三个向量生成CSR矩阵,但我想做相反的事情,将这三个向量输出.
我错过了什么？
谢谢你的时间!