scipy 稀疏矩阵索引答案

【问题标题】：scipy sparse matrix indicesscipy 稀疏矩阵索引
【发布时间】：2012-01-15 05:28:52
【问题描述】：

当我在稀疏矩阵中打印第二行的值时，我注意到第一个索引是 0 而不是 1。请参见下面的示例。这是为什么呢？

>>> from scipy.sparse import *
>>> a=lil_matrix((100,100))
>>> a[0,0]=5
>>> a[0,1]=6
>>> a[0,20]=9
>>> print a[0,:]
(0, 0)  5.0
(0, 1)  6.0
(0, 20) 9.0
>>> a[1,5]=55
>>> a[1,50]=99
>>> print a[1,:]
(0, 5)  55.0
(0, 50) 99.0

【问题讨论】：

标签： numpy scipy

【解决方案1】：

因为a[1,:] 是一个有一行的稀疏矩阵（与原来的a 不同），而您正在打印它的第一行（也是唯一一行）。

【讨论】：

为了比较，请尝试：print a 查看所有条目（即稀疏矩阵的第 0 行和第 1 行a）

【解决方案2】：

这可能是列表稀疏数组列表背后发生的事情的产物。如果您打印整个数组，则索引是正确的，但如果您在行上切片，则会得到相对索引。看看吧：

>>> print a
  (0, 0)    5.0
  (0, 1)    6.0
  (0, 20)   9.0
  (1, 5)    55.0
  (1, 50)   99.0
>>> print a[1,:]
  (0, 5)    55.0
  (0, 50)   99.0

我还没有深入了解为什么会发生这种情况，但如果你真的需要知道，Numpy/SciPy mailing lists 确实响应迅速。

【讨论】：