计算稀疏矩阵的点积。

Question

据我理解，numpy.sparse.csr_sparse.dot(other)将从右侧对稀疏矩阵进行乘法运算，其中other是另一个矩阵。

A = numpy.sparse.csr_sparse(something)
B = numpy.matrix(something)
C = A.dot(B)                     # C = A*B

我该如何对这两个矩阵进行运算，得到 B*A 的结果，同时又不失去将矩阵保存为稀疏矩阵的优势（例如 .todense() 等）？

- Nils Werner

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你不能把 B 也保存为稀疏矩阵吗？尝试使用 sparse.csr_matrix.dot(B, A) 会提示第一个参数必须是稀疏矩阵，但如果可能的话，使用 sparse.csr_matrix.dot(sparse.csr_matrix(B), A) 就可以了。 - askewchan

此外，请注意这个危险。 - askewchan

Answer 1

矩阵乘法的一些基本特性：

D = B * A
D.T = A.T * B.T
D = (A.T * B.T).T

这也就导致了一个显而易见的问题:

D = A.T.dot(B.T).T

请注意，CSR和CSC矩阵的转置非常快速，因为它只是改变了形状和类型（从CSR到CSC或从CSC到CSR），而内部数据保持不变。

- Jaime

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是的，我知道那些属性。我的担心是，来回转置列序稀疏矩阵会使事情变得非常混乱... - Nils Werner