将numpy对象数组转换为稀疏矩阵

Pavlin 发表于 Dev

帕夫林

我想将一个numpy数组转换dtype=object为一个稀疏数组，例如csr_matrix。但是，这失败了。

x = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

csr_matrix(x) # This fails
csc_matrix(x) # This fails

两次调用稀疏矩阵都会产生以下错误：

TypeError：类型不支持转换：（dtype（'O'），）

实际上，即使打电话

csr_matrix(['a', 'b', 'c'])

产生相同的错误。稀疏矩阵不支持objectdtypes吗？

hpaulj

可以coo从您的创建格式矩阵x：

In [22]: x = np.array([['a', 'b', 'c']], dtype=object)
In [23]: M=sparse.coo_matrix(x)
In [24]: M
Out[24]: 
<1x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.object_'>'
    with 3 stored elements in COOrdinate format>
In [25]: M.data
Out[25]: array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)

coo刚刚将输入数组展平并将其分配给其data属性。（row并col具有索引）。

In [31]: M=sparse.coo_matrix(x)
In [32]: print(M)
  (0, 0)    a
  (0, 1)    b
  (0, 2)    c

但是将其显示为数组会产生错误。

In [26]: M.toarray()
ValueError: unsupported data types in input

尝试将其转换为其他格式会产生typeerror。

dok 作品种类：

In [28]: M=sparse.dok_matrix(x)
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/scipy/sparse/sputils.py:114: UserWarning: object dtype is not supported by sparse matrices
  warnings.warn("object dtype is not supported by sparse matrices")
In [29]: M
Out[29]: 
<1x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.object_'>'
    with 3 stored elements in Dictionary Of Keys format>

字符串dtype效果更好，x.astype('U1')但是转换为仍然有问题csr。

开发了用于大型线性代数问题的稀疏矩阵。进行矩阵乘法和线性方程求解的能力最为重要。它们在非数字任务中的应用是最近的，并且不完整。

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