在SciPy中，csr_matrices的花哨索引

我是Python的新手，所以如果這是一個基本問題，請提前原諒我，但是我已經搜索並沒有找到令人滿意的答案。在SciPy中，csr_matrices的花哨索引

我試圖做的使用與NumPy和SciPy的以下內容：

I,J = x[:,0], x[:1]    # x is a two column array of (r,c) pairs 
V = ones(len(I)) 
G = sparse.coo_matrix((V,(I,J))) # G's dimensions are 1032570x1032570 
G = G + transpose(G) 
r,c = G.nonzero() 
G[r,c] = 1 
... 
NotImplementedError: Fancy indexing in assignment not supported for csr matrices

好看多了，我希望所有的非零值，添加轉後等於1，但我得到了花哨的索引錯誤消息。

或者，如果我能證明矩陣G是對稱的，則不需要添加轉置。

任何洞察任何方法將非常感激。

來源

2011-07-21 will

如果您只想讓所有內容都等於1，那麼您只需執行'G = G/G' –

輝煌。謝謝:) – will

除了做類似G = G/G之外，您可以在G.data上操作。

所以，你的情況，無論是做：

G.data = np.ones(G.nnz)

或

G.data[G.data != 0] = 1

會做你想要什麼。這是更靈活的，因爲它允許您預成型其他類型的過濾器（例如G.data[G.data > 0.9] = 1或G.data = np.random.random(G.nnz)）

第二個選項只會將值設置爲1，如果它們具有非零值。在一些計算過程中，您將得到零值「密集」（即它們實際存儲爲稀疏數組中的值）。（您可以用G.eliminate_zeros()在原地刪除這些文件）

來源

2011-07-21 21:09:36

謝謝。那正是我所期待的。 – will

在SciPy中，csr_matrices的花哨索引

回答

相關問題