python - 获取大型稀疏矩阵每行最大值的有效方法

Question

我有一个大的稀疏矩阵，我想获得每一行的最大值。在 numpy 中，我可以调用 numpy.max(mat, axis=1)，但我找不到 scipy 稀疏矩阵的类似函数。是否有任何有效的方法来获取大型稀疏矩阵的每一行的最大值？

Answer 1

如果您的矩阵（我们称之为a）以 CSR 格式存储，则a.data所有非零条目均按行排序，并且a.indptr具有每行第一个元素的索引。您可以使用它来计算您所追求的内容，如下所示：

def sparse_max_row(csr_mat):
    ret = np.maximum.reduceat(csr_mat.data, csr_mat.indptr[:-1])
    ret[np.diff(csr_mat.indptr) == 0] = 0
    return ret

Answer 2

我刚刚遇到了同样的问题。如果矩阵中的任何行完全为空，Jaime 的解决方案就会中断。这是一个解决方法：

def sparse_max_row(csr_mat):
    ret = np.zeros(csr_mat.shape[0])
    ret[np.diff(csr_mat.indptr) != 0] = np.maximum.reduceat(csr_mat.data,csr_mat.indptr[:-1][np.diff(csr_mat.indptr)>0])
    return ret