如何打乱 scipy 稀疏矩阵的行？
有一个scikitlearn.utils.shuffle，但它返回一个新矩阵，因此对于一个非常大的稀疏矩阵，改组不是就地完成，而是复制矩阵。
有numpy.random.Generator.shuffle，不过好像是work only for CSR matrices。
如何有效地打乱 scipy 稀疏矩阵的行，无论用于将其存储在内存中的格式是什么？
【问题讨论】：
标签： numpy matrix random scipy shuffle
我正在将我的 cmets 合并为一个答案。这不是一个解决方案，但编辑更容易。
如果你希望找到一个高效的行洗牌而不考虑稀疏格式，那么你对稀疏矩阵文档的研究还不够。只有csr 和lil 以面向行的方式存储它们的数据。
我可以想象使用lil 格式进行就地行洗牌。虽然csr 以面向行的方式存储数据，但行洗牌会更加复杂，并且难以就地进行。
跟踪scikit shuffle，我发现它只是归结为matrix[index,:]（其中index 是一个没有替换的采样）。这与 CSR 链接中的相同。值得一提的是，CSR 索引实际上使用矩阵乘法，使用特殊构造的“提取器”矩阵。
混洗列表相对有效，无论是否就地，因为它只涉及创建一个新的指针/引用列表到行列表。密集 numpy 数组的行洗牌需要复制所有数据。它可以在编译后的代码中完成，但它仍然需要足够的缓冲区空间来存储整个副本。
【讨论】：