容易矢量的採樣從稀疏矩陣，並且從所述樣品創建一個新的矩陣（蟒）

Question

這個問題有兩個部分（也許一個解決方案）：從一個稀疏矩陣

樣品載體：是否有從稀疏矩陣中抽取矢量的簡單方法？ 當我嘗試使用random.sample對行進行採樣時，我得到一個TypeError：稀疏矩陣長度不明確。

from random import sample 
import numpy as np 
from scipy.sparse import lil_matrix 
K = 2 
m = [[1,2],[0,4],[5,0],[0,8]] 
sample(m,K) #works OK 
mm = np.array(m) 
sample(m,K) #works OK 
sm = lil_matrix(m) 
sample(sm,K) #throws exception TypeError: sparse matrix length is ambiguous. 

我目前的解決方案是從矩陣的行數來樣，然後用GETROW（）,,類似：

indxSampls = sample(range(sm.shape[0]), k) 
sampledRows = [] 
for i in indxSampls: 
    sampledRows+=[sm.getrow(i)] 

任何其他有效的/優雅的想法？密集的矩陣大小爲1000x30000並可能更大。

從稀疏矢量的列表構建一個稀疏矩陣：現在想象一下，我有取樣矢量sampledRows的名單，我怎能將它轉換爲不使其緻密稀疏矩陣，將其轉換成列表，然後convet名單它以lil_matrix？

Answer 1

嘗試

sm[np.random.sample(sm.shape[0], K, replace=False), :] 

這讓你出只用行的K下的LIL格式矩陣（由random.sample確定的順序）。我不確定它是否超快，但它不會比手動訪問您現在正在做的行更糟糕，並且可能會預先分配結果。