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我有一组填充了布尔值的稀疏矩阵，我需要对它们执行逻辑运算（主要是元素或）。

与 numpy 一样，使用 dtype='bool' 对矩阵求和给出了元素 OR，但是有一个讨厌的副作用：

>>> from scipy import sparse
>>> [a,b] = [sparse.rand(5,5,density=0.1,format='lil').astype('bool')
...  for x in range(2)]
>>> b
<5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.bool_'>'
    with 2 stored elements in LInked List format>
>>> a+b
<5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int8'>'
    with 4 stored elements in Compressed Sparse Row format>

数据类型更改为“int8”，这会导致未来操作出现问题。这可以通过说来解决：

(a+b).astype('bool')

但我的印象是，所有这些类型的更改都会导致性能下降。

为什么结果的 dtype 与操作数不同？
有没有更好的方法在 python 中对稀疏矩阵进行逻辑运算？

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稀疏矩阵不支持逻辑运算，但转换回“布尔”并不是那么昂贵。实际上，如果使用 LIL 格式矩阵，由于性能波动，转换可能会出现负时间：

a = scipy.sparse.rand(10000, 10000, density=0.001, format='lil').astype('bool')
b = scipy.sparse.rand(10000, 10000, density=0.001, format='lil').astype('bool')

In [2]: %timeit a+b
10 loops, best of 3: 61.2 ms per loop

In [3]: %timeit (a+b).astype('bool')
10 loops, best of 3: 60.4 ms per loop

您可能已经注意到，您的 LIL 矩阵在将它们相加之前已转换为 CSR 格式，请查看返回格式。如果您已经开始使用 CSR 格式，那么转换开销会变得更加明显：

In [14]: %timeit a+b
100 loops, best of 3: 2.28 ms per loop

In [15]: %timeit (a+b).astype(bool)
100 loops, best of 3: 2.96 ms per loop

CSR（和 CSC）矩阵有一个data属性，它是一个一维数组，它保存稀疏矩阵的实际非零条目，因此重铸稀疏矩阵的成本将取决于矩阵的非零条目的数量，而不是它的大小：

a = scipy.sparse.rand(10000, 10000, density=0.0005, format='csr').astype('int8')
b = scipy.sparse.rand(1000, 1000, density=0.5, format='csr').astype('int8')

In [4]: %timeit a.astype('bool') # a is 10,000x10,000 with 50,000 non-zero entries
10000 loops, best of 3: 93.3 us per loop

In [5]: %timeit b.astype('bool') # b is 1,000x1,000 with 500,000 non-zero entries
1000 loops, best of 3: 1.7 ms per loop
于 2013-01-24T22:31:02.190 回答
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您可以通过以下方式轻松表达布尔运算。然后它适用于稀疏矩阵。

a.multiply(b) #AND
a+b           #OR
(a>b)+(a<b)   #XOR
a>b           #NOT

所以支持布尔运算。

于 2020-03-06T11:59:47.287 回答