numpy - 通勤 numpy 稀疏矩阵点积

Question

据我了解，numpy.sparse.csr_sparse.dot(other)确实从右侧other乘以我的稀疏矩阵：

A = numpy.sparse.csr_sparse(something)
B = numpy.matrix(something)
C = A.dot(B)                     # C = A*B

如何在B*A不失去将矩阵保存为稀疏矩阵（即.todense()等）的好处的情况下对这两个矩阵进行通勤？

Answer 1

矩阵乘法属性的一点复习：

D = B * A
D.T = A.T * B.T
D = (A.T * B.T).T

这导致了明显的：

D = A.T.dot(B.T).T

请注意，CSR 和 CSC 矩阵的转置非常快，因为它只是改变了形状和类型（从 CSR 到 CSC，或从 CSC 到 CSR），而内部数据保持不变。