在 scipy 稀疏矩阵中找到给定的行？答案

【问题标题】：Find given row in a scipy sparse matrix?在 scipy 稀疏矩阵中找到给定的行？
【发布时间】：2012-12-26 09:19:13
【问题描述】：

问题很简单：假设我有一个来自 scipy 稀疏矩阵 M (100,000X500,000) 的给定行 r，我想在 M 矩阵中找到它的位置/索引？我怎样才能有效地做到这一点？

目前我正在尝试以下方式，但速度非常慢。

offset = 500
begin = 0
end  = begin + offset
row = row.todense() #convert sparse to dense
while 1:
    sub_M = M[begin:end,:].todense() #M matrix is too big that its dense cannot fit memory 
    labels=np.all(row == sub_M, axis=1) # here we find row in the sub set of M, but in a dense representation
    begin = end
    end = end + offset
    if (end - offset) == M.shape[0]:
        break
    elif end > M.shape[0]:
        end = M.shape[0]

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy sparse-matrix

【解决方案1】：

除非您想深入了解一种或多种稀疏矩阵类型的内部结构，否则您应该为您的矩阵使用 CSR 格式，并且：

计算每个矩阵行的长度（L2范数）；换句话说：sum(multiply(M, M), 2)
将 r 归一化为 (L2) 长度 1
矩阵乘法M*r（其中 r 被视为列向量）

如果M*r 的条目与相应行的长度匹配，那么您就有了匹配项。

请注意，numpy.linalg.norm 的默认 ord 是 L2 规范。

【讨论】：

感谢您的精彩提示。我正在尝试规范我的数据，但我不断收到 ValueError：尺寸不匹配。你有什么建议吗？
@TsendeeMTS 检查正在相乘的对象的.shape()。另外，请告诉我们是什么操作给您带来了错误。

【解决方案2】：

最后，我想出了一个非常简单但非常省时的解决方案。稀疏矩阵中的每一行都被转换为字符串，并与其索引/位置一起放入字典中。然后需要找到的行是字典的键， dic[str(row)] 给我它的索引。

【讨论】：