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我正在做一个项目,我在其中进行了大量的矩阵计算。
我正在寻找一种聪明的方法来加速我的代码。在我的项目中,我正在处理一个大小为 100Mx1M 且具有大约 10M 非零值的稀疏矩阵。下面的例子只是为了证明我的观点。
假设我有:
大小为 (2,3) 的稀疏矩阵 X
v = np.asarray([10, 20])
c = np.asarray([ 2, 3, 4])
data = np.array([1, 1, 1, 1])
row = np.array([0, 0, 1, 1])
col = np.array([1, 2, 0, 2])
X = coo_matrix((data,(row,col)), shape=(2,3))
X.todense()
# matrix([[0, 1, 1],
# [1, 0, 1]])
目前我在做:
result = np.zeros_like(v)
d = scipy.sparse.lil_matrix((v.shape[0], v.shape[0]))
d.setdiag(v)
tmp = d * X
print tmp.todense()
#matrix([[ 0., 10., 10.],
# [ 20., 0., 20.]])
# At this point tmp is csr sparse matrix
for i in range(tmp.shape[0]):
x_i = tmp.getrow(i)
result += x_i.data * ( c[x_i.indices] - x_i.data)
# I only want to do the subtraction on non-zero elements
print result
# array([-430, -380])
我的问题是 for 循环,尤其是减法。我想找到一种通过仅减去非零元素来向量化此操作的方法。
在减法上直接得到稀疏矩阵的东西:
matrix([[ 0., -7., -6.],
[ -18., 0., -16.]])
有没有办法聪明地做到这一点?
最佳答案
您不需要遍历行来执行您已经在执行的操作。您可以使用类似的技巧将行乘以第一个向量:
import scipy.sparse as sps
# number of nonzero entries per row of X
nnz_per_row = np.diff(X.indptr)
# multiply every row by the corresponding entry of v
# You could do this in-place as:
# X.data *= np.repeat(v, nnz_per_row)
Y = sps.csr_matrix((X.data * np.repeat(v, nnz_per_row), X.indices, X.indptr),
shape=X.shape)
# subtract from the non-zero entries the corresponding column value in c...
Y.data -= np.take(c, Y.indices)
# ...and multiply by -1 to get the value you are after
Y.data *= -1
要查看它是否有效,请设置一些虚拟数据
rows, cols = 3, 5
v = np.random.rand(rows)
c = np.random.rand(cols)
X = sps.rand(rows, cols, density=0.5, format='csr')
运行上面的代码后:
>>> x = X.toarray()
>>> mask = x == 0
>>> x *= v[:, np.newaxis]
>>> x = c - x
>>> x[mask] = 0
>>> x
array([[ 0.79935123, 0. , 0. , -0.0097763 , 0.59901243],
[ 0.7522559 , 0. , 0.67510109, 0. , 0.36240006],
[ 0. , 0. , 0.72370725, 0. , 0. ]])
>>> Y.toarray()
array([[ 0.79935123, 0. , 0. , -0.0097763 , 0.59901243],
[ 0.7522559 , 0. , 0.67510109, 0. , 0.36240006],
[ 0. , 0. , 0.72370725, 0. , 0. ]])
您累积结果的方式要求每一行中有相同数量的非零条目,这似乎是一件很奇怪的事情。你确定那是你想要的吗?如果这真的是您想要的,您可以通过以下方式获得该值(value):
result = np.sum(Y.data.reshape(Y.shape[0], -1), axis=0)
但我很难相信这真的是您所追求的......
关于python - Scipy 稀疏矩阵特殊减法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19017804/
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