python - 如何在 scipy 中定义 (n, 0) 稀疏矩阵或如何按列组装稀疏矩阵？

Question

我有一个循环，在每次迭代中给我一个稀疏矩阵 N 的列 c。

要逐列组装/增长/累积 N 我想到了使用

N = scipy.sparse.hstack([N, c]) 

为此，最好用长度为 0 的行初始化矩阵。但是，

N = scipy.sparse.csc_matrix((4,0))

引发 ValueError: invalid shape。

有什么建议，如何正确执行此操作？

Answer 1

你不能。与 NumPy 数组相比，稀疏矩阵受到限制，特别是不允许 0 用于任何轴。所有稀疏矩阵构造函数都会对此进行检查，因此如果您确实设法构建了这样一个矩阵，那么您就是在利用 SciPy 错误，并且您的脚本可能会在升级 SciPy 时中断。

话虽如此，我不明白为什么您需要一个 n × 0 稀疏矩阵，因为允许使用 n × 0 NumPy 数组并且几乎不占用存储空间。

原来 sparse.hstack 无法处理具有零轴的 NumPy 数组，所以请忽略我之前的评论。但是，我认为您应该做的是收集列表中的所有列，然后在一次调用中 hstack 它们。这比你的循环要好，因为 append 到一个列表需要摊销常数时间，而 hstack 需要线性时间。因此，您提出的算法可能是线性的，但需要二次方时间。