生成仅填充值 0 或 1 的随机稀疏矩阵答案

【问题标题】：Generate random sparse matrix filled with only values 0 or 1生成仅填充值 0 或 1 的随机稀疏矩阵
【发布时间】：2015-06-27 00:40:32
【问题描述】：

我正在尝试使用 SciPy 生成一个随机 csr_matrix，但我需要它只填充值 0 或 1。

到目前为止，我正在尝试使用：

rand(1000, 10, density=0.2, format='csr', random_state=np.random.randint(0, 2))

我得到了我想要的正确结构和密度，但填充它的值是介于 0 和 1 之间的浮点数。

有没有办法只用 0 或 1 的浮点数生成这个结构？

【问题讨论】：

标签： python numpy random scipy sparse-matrix

【解决方案1】：

您可以简单地将随机矩阵中的非零值替换为 1：

from scipy.sparse import rand

x = rand(1000, 10, density=0.2, format='csr')
x.data[:] = 1

print(np.unique(x.todense().flat))
# [ 0.  1.]

我认为random_state= kwarg 不会像您认为的那样做 - 它只是允许您指定随机数生成器的种子，或者显式传递 np.random.RandomState 实例作为 RNG .

【讨论】：

有什么原因我不能 x[0].data[:] = 0.5 仅更改矩阵第一行中的值吗？如果我先temp = x[0] 然后temp.data[:] = 0.5，这可行，但我需要更新实际矩阵中的行。
原因是索引到 CSR 矩阵总是会生成一个副本。您可以找出第一行中有多少个非零元素，然后将相应的数据值数量设置为 0.5，例如x.data[:x[0].nnz] = 0.5.
...或者对于任意行号，您可以使用.indptr 属性来查找.data 的相应索引，例如x.data[x.indptr[i]:x.indptr[i+1]] = 0.5 设置ith 行的值

【解决方案2】：

怎么样

import scipy.sparse as ss
data = ss.random(1000, 10, density=.2, format='csr',
                 data_rvs=np.ones,   # fill with ones
                 dtype='f'           # use float32 first
                 ).astype('int8')    # then convert to int8

ss.random 仅支持浮点类型，其中float32 是最小的，而int8 是可用的最小整数类型。

【讨论】：

【解决方案3】：

np.random.randint(0,2,1000)

将生成 1000 个介于 0 和 1 之间的随机变量。然后，由您决定要为矩阵使用哪种容器

my_v = np.random.randint(0,5,1000)
my_v[my_v>1]=1

【讨论】：

如果维度很大，那么初始化稀疏矩阵的内存效率非常低
我可以这样选择密度吗？
它具有均匀分布。您是否考虑过特定的密度函数？
嗯，我想要一个 20% 非零值的密度。这可能吗？虽然其他答案符合我的要求，但我以后可能仍需要使用此方法。
那么这是一个数学技巧 :) ... 制作一个 np.random.randint(0,5,1000) 然后将 >0 的所有内容替换为 1 ;)