从scipy CSR稀疏矩阵中获取值、列索引和行指针数据

Question

我有一个很大的矩阵，我想将其转换为稀疏CSR格式。

当我执行以下操作时：

import scipy as sp
Ks = sp.sparse.csr_matrix(A)

print Ks

当A很密集时，我会得到

 (0, 0) -2116689024.0
 (0, 1) 394620032.0
 (0, 2) -588142656.0
 (0, 12)    1567432448.0
 (0, 14)    -36273164.0
 (0, 24)    233332608.0
 (0, 25)    23677192.0
 (0, 26)    -315783392.0
 (0, 45)    157961968.0
 (0, 46)    173632816.0

我可以使用以下方法获取行索引、列索引和值的向量：

Knz = Ks.nonzero()
sparserows = Knz[0]
sparsecols = Knz[1]

#The Non-Zero Value of K at each (Row,Col) 
vals = np.empty(sparserows.shape).astype(np.float)
for i in range(len(sparserows)):

    vals[i] = K[sparserows[i],sparsecols[i]]

但是是否有可能提取稀疏CSR格式中所包含的向量（值、列索引、行指针）？

SciPy文档解释说，可以从这三个向量生成CSR矩阵，但我想做相反的事情，即将这三个向量提取出来。

我漏掉了什么吗？

感谢您的时间！

- Jeff

Answer 1

value = Ks.data
column_index = Ks.indices
row_pointers = Ks.indptr

我认为这些属性是未记录的，这可能会使它们受到更改的影响，但我已经在几个版本的scipy上使用过它们。

- J. Kevin Corcoran

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但是请注意，indptr 是一种特殊的压缩格式数组。它与 coo 格式的 row 不同。Ks.nonzero 首先将 csr 数组转换为 coo 格式，然后返回其 row 和 col 数组。 - hpaulj