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遍历scipy.sparse向量(或矩阵)
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<p>我想知道用scipy.sparse迭代稀疏矩阵的非零项的最佳方法是什么。例如,如果我执行以下操作:</p> <pre><code>from scipy.sparse import lil_matrix x = lil_matrix( (20,1) ) x[13,0] = 1 x[15,0] = 2 c = 0 for i in x: print c, i c = c+1 </code></pre> <p>输出是</p> <pre><code>0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 (0, 0) 1.0 14 15 (0, 0) 2.0 16 17 18 19 </code></pre> <p>因此,迭代器似乎接触到了每个元素,而不仅仅是非零项。我看过API</p> <p><a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.lil_matrix.html" rel="noreferrer">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.lil_matrix.html</a></p> <p>找了一下,但我似乎找不到有效的解决方案。</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>最快的方法应该是转换成<code>coo_matrix</code>:</p> <pre><code>cx = scipy.sparse.coo_matrix(x) for i,j,v in zip(cx.row, cx.col, cx.data): print "(%d, %d), %s" % (i,j,v) </code></pre>
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