在python中加载matlab稀疏矩阵（matlab v 7.3）

【问题标题】：loading matlab sparse matrix (matlab v 7.3) in python在python中加载matlab稀疏矩阵（matlab v 7.3）
【发布时间】：2013-10-07 03:18:39
【问题描述】：

我有一个数据文件存储需要在我的 python 程序中使用的大型 matlab 稀疏矩阵 (matlab 7.3)。我使用 h5py 加载这个稀疏矩阵，发现有 3 个数据结构与稀疏矩阵相关联。

假设稀疏矩阵的名字是M，3个数据结构是M['data'], M['ir'], M['jc']。最初我认为 M['ir'] 和 M['jc'] 存储非零项的行索引和列索引，但我刚刚发现 M['jc'] 中存在一些大于行数的值稀疏矩阵。谁能解释一下 3 数据结构中存储了哪些类型的信息？

【问题讨论】：

标签： python matlab matrix sparse-matrix h5py

【解决方案1】：

ir 正如你猜到的，是非空行的行索引。对于列索引，事情有些复杂，但在 Mathworks mex-Function 文档中有完整的记录。

从http://www.mathworks.de/de/help/matlab/apiref/mxsetir.html粘贴：

If the jth column of the sparse mxArray has any nonzero elements:

jc[j] is the index in ir, pr, and pi (if it exists) of the first nonzero element in the jth column.
jc[j+1]-1 is the index of the last nonzero element in the jth column.
For the jth column of the sparse matrix, jc[j] is the total number of nonzero elements in all preceding columns.
The number of nonzero elements in the jth column of the sparse mxArray is:

jc[j+1] - jc[j];

同时查看mxSetIr 上的文档。假设您还可以访问 matlab，您可能应该检查从文档链接的 mex 示例。

【讨论】：

非常感谢您的回答。