从稀疏矩阵的非零值中减去向量

Question

我想从稀疏矩阵的非零值中减去一个向量，例如     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    0    0    4    0[2,]    0    5    0    3[3,]    1    2    0    0这是我试图减去的向量：[1 2 3]所以我最终需要的是：     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    0    0    3    0[2,]    0    3    0    1[3,]   -2   -1    0    0我通过使用来做到这一点，但是当我使用整个数据集时，它会消耗我的内存。sparse_matrix.A附言：矩阵的尺寸太大，我不想使用循环！

Answer 1

让我们从设置问题开始，并使用csr_matrix来构建稀疏矩阵：scipy.sparse

from scipy.sparse import csr_matrix

a = np.array([[0, 0, 4, 0],

              [0, 5, 0, 3],

              [1, 2, 0, 0]])

a_sp = csr_matrix(a, dtype=np.int8)

b = np.array([1,2,3])

我们可以找到稀疏矩阵的非零位置，csr_matrix.nonzero，并使用坐标对1d稠密数组进行索引。然后通过在稀疏矩阵上索引来减去相应的坐标：rownonzero

nz = a_sp.nonzero()

a_sp[nz] -= b[nz[0]]

print(a_sp.toarray())

array([[ 0,  0,  3,  0],

       [ 0,  3,  0,  1],

       [-2, -1,  0,  0]])