python : Help for an elegant list comprehension for an awkward format

Question

我目前有稀疏矩阵数据的数据文件，如下所示

i j value

0 0 1
5 1 7
1 101 9

...

并且能够通过以下理解将该数据读取为(i，j，值)元组列表。

with open("sparse-data.data", "r") as f :
    lines = f.readlines()
    sparse_format = [tuple(int(x) for x in line.split(" ")]) for line in lines]

这里的目标是我需要根据给定的格式重建实际的矩阵。

我尝试过以下操作

X = [[]]
for data_point in sparse_format : 
    for i, j, val in data_point :
        X[i][j] = val

但是没有成功。有小费吗？提前致谢!

~马特

Answer 1

鉴于这是一个稀疏矩阵，您可以考虑使用 defaultdict按元组索引:

from collections import defaultdict

X = defaultdict(int)
for data_point in sparse_format : 
    for i, j, val in data_point :
       X[i,j] = val

只有文件中的值才会实际存储在字典中。使用 defaultdict(int)，如果您尝试访问实际上不在字典中的键，您只会得到零。

如果您确实想将所有零存储在一个巨大的列表列表中，您可以将 X 初始化为:

X = [[0 for i in xrange(MAX_INDEX)] for j in xrange(MAX_INDEX)]