有效地将阈值函数应用于SciPy稀疏csr

我有一个1列和x行的SciPy csr_matrix（在这种情况下是一个向量） . 在它中是我需要转换为离散类标签-1,0和1的浮点值 . 这应该使用阈值函数来完成，该函数将浮点值映射到这3个类标签中的一个 .

除了在Iterating through a scipy.sparse vector (or matrix)中描述的迭代元素之外没有办法吗？我希望有一些优雅的方式以某种方式映射（thresholdfunc（））所有元素 .

请注意，虽然它的类型为csr_matrix，但它实际上并不稀疏，因为它只是涉及稀疏矩阵的另一个函数的返回 .

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如果您有一个数组，则可以使用 np.where 函数根据某些条件进行离散化 . 例如 . ：

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(10)
>>> np.where(x < 5, 0, 1)
array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

语法是 np.where(BOOLEAN_ARRAY, VALUE_IF_TRUE, VALUE_IF_FALSE) . 您可以将两个 where 语句链接在一起以具有多个条件：

>>> np.where(x < 3, -1, np.where(x > 6, 0, 1))
array([-1, -1, -1,  1,  1,  1,  1,  0,  0,  0])

要将其应用于CSR或CSC稀疏矩阵中的数据，可以使用 .data 属性，该属性允许您访问包含稀疏矩阵中所有非零条目的内部数组 . 例如：

>>> from scipy import sparse
>>> mat = sparse.csr_matrix(x.reshape(10, 1))
>>> mat.data = np.where(mat.data < 3, -1, np.where(mat.data > 6, 0, 1))
>>> mat.toarray()
array([[ 0],
       [-1],
       [-1],
       [ 1],
       [ 1],
       [ 1],
       [ 1],
       [ 0],
       [ 0],
       [ 0]])

回复于 2024-05-05T08:39:51+08:00

有效地将阈值函数应用于SciPy稀疏csr_matrix

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