scipy.sparse 矩阵的点例程产生错误答案

【问题标题】：dot routine for scipy.sparse matrices produces errorscipy.sparse 矩阵的点例程产生错误
【发布时间】：2013-08-10 21:06:34
【问题描述】：

我有一个CSR matrix：

>> print type(tfidf)
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>

我想取这个CSR matrix的两行点积：

>> v1 = tfidf.getrow(1)
>> v2 = tfidf.getrow(2)
>> print type(v1)
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>

v1 和 v2 也是 CSR 矩阵。所以我使用dot 子程序：

>> print v1.dot(v2)

Traceback (most recent call last):
  File "cosine.py", line 10, in <module>
    print v1.dot(v2)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/base.py", line 211, in dot
    return self * other
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/base.py", line 246, in __mul__
    raise ValueError('dimension mismatch')
ValueError: dimension mismatch

它们是同一个矩阵的行，所以它们的尺寸应该匹配：

>> print v1.shape
(1, 4507)
>> print v2.shape
(1, 4507)

为什么dot 子程序不起作用？

谢谢。

【问题讨论】：

你的两个矩阵的维度是多少？他们不匹配吗？
@Justin：尺寸应该是一样的。它们是同一个矩阵的行。
你不能做1xn 点缀1xn，它必须是1xn 点缀nx1。 v1.dot(v2.transpose()) 怎么样。
@贾斯汀：有效！谢谢！将此作为答案发布，我会接受。

标签： python scipy scikit-learn

【解决方案1】：

要执行两个行向量的点积，您必须转置一个。转置的结果取决于您要寻找的结果。

import scipy as sp

a = sp.matrix([1, 2, 3])
b = sp.matrix([4, 5, 6])

In [13]: a.dot(b.transpose())
Out[13]: matrix([[32]])

对比

In [14]: a.transpose().dot(b)
Out[14]: 
matrix([[ 4,  5,  6],
        [ 8, 10, 12],
        [12, 15, 18]])

【讨论】：