我想在Scipy（v0.18.1）中使用布爾操作組合列的稀疏（二進制）數組。對於一個密集的矩陣，它可以很好地執行：Scipy稀疏矩陣：列的布爾組合
data[:,5] & ~data[:,23] & data[:,400]
其中摺疊成一列。但是，當我使用稀疏數組進行此操作時出現錯誤。
誤差布爾部分：
"unsupported operand type(s) for &: 'csc_matrix' and 'csc_matrix'"
誤差爲〜（反轉）部分：
bad operand type for unary ~: 'csc_matrix'
人們可以使用的elementwise乘法a.multiply(b)（ 「和」）和除了a+b（「或「）在稀疏布爾矩陣之間執行二進制操作。關於否定~，可能值得將片轉換成密集的，因爲否定稀疏矩陣會給出（可能非常）密集的矩陣。在某些情況下，謹慎使用德摩根的法律可能會產生重大影響，並儘可能避免（或減少）此類轉換的需要。
data[:,5] & ~data[:,23]可能的技巧可能是data[:,5] > data[:,23]。
data[:,5] & ~data[:,23] & data[:,400]可能被寫爲(data[:,5] > data[:,23]).multiply(data[:,400])，雖然它不太可讀。
我嘗試了（1000,1000）矩陣上的各種組合，並發現只需索引3列即可控制時序。 – hpaulj
@hpaulj可能，但這是一個相當小的矩陣，使用密集矩陣實際上可能會更快。我想象一種可能出現在自然語言處理中的情境類型，其文檔術語矩陣可能容易達數百萬（例如推文）數千（單詞）。我還沒有嘗試，但在這種情況下，我認爲永遠不會轉變爲緻密差異。 –
在應用一元'〜'之前，您可能必須將slice轉換爲dense。無論如何，反轉一個稀疏矩陣都會給出一個（可能是_very_）稠密矩陣。 –
@LucaCiti好點！由於性能（和一致性）的原因，它們可能沒有實現它，導致稀疏矩陣的補碼不再真正稀疏。 –
@LucaCiti好吧，雖然也許我可以做一個檢查非零元素的技巧。那布爾部分呢？ – cgreen