在scipy稀疏矩阵的行中查找前n个值-Java 学习之路

我有一个CSR格式的scipy稀疏矩阵 . 这是72665x72665因此将此矩阵转换为密集矩阵以执行操作是不切实际的（此矩阵的密集表示类似于40演出） . 矩阵是对称的，并且具有大约8,200万个非零项（~1.5％） .

我希望能够做的是，对于每一行，我想得到最大N值的索引 . 如果这是一个numpy数组，我会使用 np.argpartition 这样做：

for row in matrix:
        top_n_idx = np.argpartition(row,-n)[-n:]

有什么类似于我可以为稀疏矩阵做的事情吗？

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直接使用 CSR 格式并假设每行中有足够的正非零值可以写：

for le, ri in zip(matrix.indptr[:-1], matrix.indptr[1:]):
    top_n_idx = matrix.indices[le + np.argpartition(matrix.data[le:ri], -n)[-n:]]

回复于 2024-04-30T12:11:39+08:00

改进@Paul Panzer的解决方案 . 现在它可以处理任何行少于n个值的情况 .

def top_n_idx_sparse(matrix, n):
    '''Return index of top n values in each row of a sparse matrix'''
    top_n_idx = []
    for le, ri in zip(matrix.indptr[:-1], matrix.indptr[1:]):
        n_row_pick = min(n, ri - le)
        top_n_idx.append(matrix.indices[le + np.argpartition(matrix.data[le:ri], -n_row_pick)[-n_row_pick:]])
    return top_n_idx

回复于 2024-04-30T12:11:39+08:00

在scipy稀疏矩阵的行中查找前n个值

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