如何在Scipy Python稀疏矩阵中实现CSR_Matrix的循环置换(左移和右移)?

Question

我正在使用Scipy稀疏矩阵csr_matrix，用作词-上下文向量中的上下文向量。我的csr_matrix形状为(1, 300)，因此它是一个一维向量。

我需要在稀疏向量上进行置换（循环右移或循环左移）（以显示左侧和右侧上下文）。

例如：我有[1, 2, 3, 4]，我想创建如下的右和左置换：

右置换：[4, 1, 2, 3] 左置换：[2, 3, 4, 1]

在csr矩阵中，我无法访问列索引，因此无法更改列索引。

是否有任何高效的、高性能的解决方案可以对csr矩阵进行行置换，或者我漏掉了什么?

可运行代码:

from scipy.sparse import csr_matrix
rows = [0, 0, 0]
columns = [100, 47, 150]
data = [-1, +1, -1]
contextMatrix = csr_matrix( (data,(rows, columns)), shape=(1, 300) )

这段话的意思是，我有一个300列的向量，其中第0行的100、47、150三列的值都不为零，并且它们的值分别在数据列表中。现在我想要一个排列，即将这些列改变为右排列时的数组为[101, 48, 151]，左排列时为[99, 46, 149]。需要注意的是，排列是循环的，这意味着如果第299列有非零数据，在使用右排列时数据将被移动到第0列。

- alenrooni

Answer 1

你可以访问和更改存储为NumPy数组的CSR矩阵的data和indices属性。

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.html#scipy.sparse.csr_matrix

因此，使用您的代码并遵循注释中的建议，您可以执行以下操作：

from scipy.sparse import csr_matrix
rows = [0, 0, 0]
columns = [100, 47, 150]
data = [-1, +1, -1]
m = csr_matrix( (data,(rows, columns)), shape=(1, 300) )

indices = m.indices

# right permutation
m.indices = (indices + 1) % m.shape[1]

# left permutation
m.indices = (indices - 1) % m.shape[1]

- YXD

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你可以直接这样说：the_matrix.indices = (the_matrix.indices+1)%the_matrix.shape[1]，我猜。 - justhalf

非常感谢您的帮助。我已经测试过了，它运行得非常好。 - alenrooni