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稀疏矩阵的元素划分，忽略0/0

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我有两个稀疏矩阵E和D，它们在同一个地方有非零项 . 现在我希望将 E/D 作为稀疏矩阵，仅在D非零时定义 .

例如，请使用以下代码：

import numpy as np
import scipy

E_full = np.matrix([[1.4536000e-02, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 1.7914321e+00, 2.6854320e-01, 4.1742600e-01, 0.0000000e+00],
                    [9.8659000e-03, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 1.9106752e+00, 5.7283640e-01, 1.4840370e-01, 0.0000000e+00],
                    [1.3920000e-04, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 9.4346500e-02, 2.8285900e-02, 4.3967800e-02, 0.0000000e+00],
                    [0.0000000e+00, 4.5182676e+00, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 7.3000000e-06, 1.5100000e-05, 4.0746900e-02],
                    [0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 3.4002088e+00, 4.6826200e-02, 0.0000000e+00, 2.4246900e-02, 3.4529236e+00]])
D_full = np.matrix([[0.36666667, 0.        , 0.        , 0.33333333, 0.2       , 0.1       , 0.        ],
                    [0.23333333, 0.        , 0.        , 0.33333333, 0.4       , 0.03333333, 0.        ],
                    [0.06666667, 0.        , 0.        , 0.33333333, 0.4       , 0.2       , 0.        ],
                    [0.        , 0.63636364, 0.        , 0.        , 0.04545455, 0.03030303, 0.28787879],
                    [0.        , 0.        , 0.33333333, 0.33333333, 0.        , 0.22222222, 0.11111111]])
E = scipy.sparse.dok_matrix(E_full)
D = scipy.sparse.dok_matrix(D_full)

然后除法 E/D 产生一个完整的矩阵 .

matrix([[3.96436360e-02,            nan,            nan, 5.37429635e+00, 1.34271600e+00, 4.17426000e+00,            nan],
        [4.22824292e-02,            nan,            nan, 5.73202566e+00, 1.43209100e+00, 4.45211145e+00,            nan],
        [2.08799990e-03,            nan,            nan, 2.83039503e-01, 7.07147500e-02, 2.19839000e-01,            nan],
        [           nan, 7.10013476e+00,            nan,            nan, 1.60599984e-04, 4.98300005e-04, 1.41541862e-01],
        [           nan,            nan, 1.02006265e+01, 1.40478601e-01,            nan, 1.09111051e-01, 3.10763127e+01]])

我也试过一个不同的包 .

import sparse
sparse.COO(E) / sparse.COO(D)

这让我错了 .

ValueError: Performing this operation would produce a dense result: <ufunc 'true_divide'>

因此它也尝试创建一个密集矩阵 .

我明白这是因为 0/0 = nan . 但无论如何，我对这些 Value 观并不感兴趣 . 那我怎么能避免计算呢？

python numpy scipy sparse-matrix division

2 回答

  • 1

    Update :(灵感来自sacul）创建一个空的dok_matrix并使用 nonzero 仅修改 D 的非零部分 . （这应该适用于除 dok_matrix 之外的稀疏矩阵 . ）

    F = scipy.sparse.dok_matrix(E.shape)
F[D.nonzero()] = E[D.nonzero()] / D[D.nonzero()]

    您可以为 dok_matrix 尝试update nonzero方法 .

    nonzero_idx = [tuple(l) for l in np.transpose(D.nonzero())]
D.update({k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx})

    首先，我们使用 nonzero 来确定矩阵 D 中不是0的索引 . 然后，我们将索引放在我们提供字典的 update 方法中

    {k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx}

    这样， D 中的值将根据这个字典进行更新 .

    Explanation:

    D.update({k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx}) 的作用是什么

    for k in {k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx}.keys():
    D[k] = E[k]/D[k]

    请注意，这会更改 D . 如果要创建新的稀疏矩阵而不是修改 D ，请将 D 复制到另一个矩阵，例如 ret .

    nz = [tuple(l) for l in np.transpose(D.nonzero())]
ret = D.copy()
ret.update({k: E[k]/D[k] for k in nz})
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  • 0

    我不认为这是你有 nan 值的问题，这是预期的结果 .

    如果你想用 0 替换 nan ，你可以使用 np.nan_to_num （doc：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nan_to_num.html）

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