将 numpy 数组的值复制到稀疏矩阵的特定位置答案

【问题标题】：Copying values of a numpy array into specific location of sparse matrix将 numpy 数组的值复制到稀疏矩阵的特定位置
【发布时间】：2016-05-13 20:06:04
【问题描述】：

所以我试图将一个 numpy 数组中的值复制到一个稀疏矩阵中。第一个数组如下所示：

results_array = [[  3.00000000e+00   1.00000000e+00   4.00000000e+00   1.00000000e+03]
[  6.00000000e+00   2.00000000e+00   5.00000000e+00   7.00000000e+02]
[  1.60000000e+01   4.00000000e+00   8.00000000e+00   1.00000000e+03]}

第二个值（或results_array[i][1]）指示列ID，第三个值（results_array[i][2]）指示行ID，第四个值（results_array[i][3]）指示该行、列对的值。

到目前为止，我拥有的是这样的：

for i in result_array:
sparse_matrix = csc_matrix((i[3],(i[1],i[2])), shape=(14,14))
print "last array", sparse_matrix

我得到的输出是：

File "C:/Users/Andrew/Google Drive/Uni/Final Year/Research Project/Programming/Mine/First UEA/xl_optim/Runestone 2.py", line 13, in <module>
sparse_matrix = csc_matrix((i[3],(i[1],i[2])), shape=(14,14))
File "C:\Users\Andrew\Anaconda2\lib\site-packages\scipy\sparse\compressed.py", line 48, in __init__
other = self.__class__(coo_matrix(arg1, shape=shape))
File "C:\Users\###\Anaconda2\lib\site-packages\scipy\sparse\coo.py", line 182, in __init__
self._check()
File "C:\Users\###\Anaconda2\lib\site-packages\scipy\sparse\coo.py", line 219, in _check
nnz = self.nnz
File "C:\Users\###\Anaconda2\lib\site-packages\scipy\sparse\coo.py", line 194, in getnnz
nnz = len(self.data)
TypeError: len() of unsized object

我认为我需要先创建稀疏矩阵，然后将值迭代地添加到它（我想像 .append 但到矩阵中的特定位置）但我不知道如何创建空稀疏矩阵，然后为其赋值。

如果您需要进一步说明，请告诉我。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy scipy

【解决方案1】：

您传递给csc_matrix 的元组中的第一个元素需要是一个值向量，而您传递的是一个整数。更根本的是，您尝试在循环中多次调用 csc_matrix 构造函数，以便在每次迭代时覆盖 sparse_matrix。

你想调用csc_matrix一次，每个参数都有一个向量，像这样：

values = results_array[:, 3]
row_idx = results_array[:, 2]
col_idx = results_array[:, 1]

sparse_array = csc_matrix((values, (row_idx, col_idx)), shape=(14, 14))

【讨论】：