scipy：如何获取每一行的所有非零值索引？答案

【问题标题】：scipy: how to get all non-zero value index for each row?scipy：如何获取每一行的所有非零值索引？
【发布时间】：2013-01-17 12:28:35
【问题描述】：

我找不到更多关于 scipy.sparse 索引的信息，除了 SciPy v0.11 参考指南，它说

lil_matrix 类支持基本的切片和花式索引，其语法与 NumPy 数组类似。

。我已经阅读过关于索引的numpy文档，但我没有清楚地理解它，例如，

Asp = sparse.lil_matrix((3,3))
Asp.setdiag(zeros(3))
Asp[0, 1:3] = 10
print Asp.todense()

1。为什么输出是

[[ 0. 10. 10.]
 [ 0. 0. 0.]
 [0.0.0.]]

[0,1:3] 是什么意思？如果我使用

Asp[0, 1:2,3] = 10

有一个错误：

IndexError: invalid index

，不知道是什么原因。

2.获取每行所有非零值的最快方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

对于第二个问题，请使用nonzero() 方法。我不得不翻遍the source 才能找到它，因为我在任何参考文档中都找不到它。

def nonzero(self):
    """nonzero indices

    Returns a tuple of arrays (row,col) containing the indices
    of the non-zero elements of the matrix.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> A = csr_matrix([[1,2,0],[0,0,3],[4,0,5]])
    >>> A.nonzero()
    (array([0, 0, 1, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 2]))

    """

【讨论】：

@Jaime，非常好。奇怪的是我找不到 scipy.sparse 矩阵也可以使用它，但也许这是假设的？
@fizzisist 太糟糕了，我应该更仔细地阅读内容...在 Methods 部分列出了很多稀疏矩阵方法，但文档很少相应的稀疏矩阵类文档。如果你向下滚动here，你会找到它，nonzero 是列表的一部分，链接到 this page，在我所知道的其他地方没有链接，所以肯定很难找到。

【解决方案2】：

[0,1:3] 是什么意思？

这意味着：第 0 行，元素 1 到 3（独占）。由于 Numpy 和 Scipy 使用从零开始的索引，因此第 0 行是第一行，1:3 表示第一列和第二列。

Asp[0, 1:2,3] 无效，因为您有三个索引，0、1:2 和 3。矩阵只有两个轴。

这都是标准的 Numpy 东西；阅读有关该软件包的任何好的教程。

【讨论】：

谢谢。你能告诉我获取每行所有非零值的最快方法是什么吗？