获取稀疏矩阵的存储元素数量 - Python

Posted 2023-02-16

【中文标题】获取稀疏矩阵的存储元素数量 - Python

【英文标题】：Getting the number of stored elements of sparse matrix - Python

【发布时间】：2018-08-24 10:03:33

【问题描述】：

我正在使用 Python 处理大型稀疏矩阵。我的矩阵的表示给了我存储元素的数量，例如

<100000x100000 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
    with 1244024860 stored elements in Compressed Sparse Row format>

我的问题是：如何让 Python 将数字 1244024860 返回给我？我想使用这个数字作为非零元素数量的近似值（即使某些存储的元素可以是零）。

对于较小的矩阵，我使用了sparse_mat.count_nonzero() 方法，但该方法实际上进行计算（我猜它检查存储的元素实际上是否不同于零），因此对于我的大型矩阵来说效率非常低。

【参考方案1】：

使用nnz 属性。例如，

In [80]: a = csr_matrix([[0, 1, 2, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 3]])

In [81]: a
Out[81]: 
<3x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 3 stored elements in Compressed Sparse Row format>

In [82]: a.nnz
Out[82]: 3

csr_matrix 类的属性在csr_matrix documentation 中进行了描述（向下滚动以找到它们）。

【参考方案2】：

你在寻找scipy.sparse.csr_matrix.getnnz。

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.19.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.getnnz.html

存储值的数量，包括显式零。

【讨论】：

使用该方法而不是nnz属性有优势吗？

可能不会。我根本不知道底层属性是公开的和记录在案的。

A.getnnz( axis=1 ) 获取每行非零的数量，A.getnnz( axis=0 ) 每列，A.getnnz() == A.nnz