从稀疏矩阵的非零值中减去向量

Question

我想从稀疏矩阵的非零值中减去一个向量，例如

     [,1] [,2] [,3] [,4]

[1,]    0    0    4    0

[2,]    0    5    0    3

[3,]    1    2    0    0

这是我试图减去的向量：

[1 2 3]

所以我最终需要的是：

     [,1] [,2] [,3] [,4]

[1,]    0    0    3    0

[2,]    0    3    0    1

[3,]   -2   -1    0    0

我通过使用来做到这一点，但是当我使用整个数据集时，它会消耗我的内存。sparse_matrix.A

附言：矩阵的尺寸太大，我不想使用循环！

Answer 1

让我们从设置问题开始，并使用csr_matrix来构建稀疏矩阵：scipy.sparsefrom scipy.sparse import csr_matrixa = np.array([[0, 0, 4, 0],              [0, 5, 0, 3],              [1, 2, 0, 0]])a_sp = csr_matrix(a, dtype=np.int8)b = np.array([1,2,3])我们可以找到稀疏矩阵的非零位置，csr_matrix.nonzero，并使用坐标对1d稠密数组进行索引。然后通过在稀疏矩阵上索引来减去相应的坐标：rownonzeronz = a_sp.nonzero()a_sp[nz] -= b[nz[0]]print(a_sp.toarray())array([[ 0,  0,  3,  0],       [ 0,  3,  0,  1],       [-2, -1,  0,  0]])