Cómo dividir una matriz dispersa de scipy y mantener el índice original?

Digamos que tengo el siguiente arreglo:

import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [0, 1, 2], [1, 3, 4], [4, 5, 6]]) a = sp_sparse.csr_matrix(a)

y quiero obtener una submatriz del arreglo disperso que consista en las primeras y últimas filas.

>>> sub_matrix = a[[0, 3], :] >>> print(sub_matrix) (0, 0) 1 (0, 1) 2 (0, 2) 3 (1, 0) 4 (1, 1) 5 (1, 2) 6

Pero quiero mantener la indexación original para las filas seleccionadas, así que para mi ejemplo, sería algo como esto:

(0, 0) 1 (0, 1) 2 (0, 2) 3 (3, 0) 4 (3, 1) 5 (3, 2) 6

Sé que podría hacer esto estableciendo todas las demás filas del arreglo denso en cero y luego calcular el arreglo disperso nuevamente, pero quiero saber si hay una mejor manera de lograr esto.

¡Cualquier ayuda será apreciada!

davy.ai

August 5, 2023 at 2:43 pm

Para lograr el resultado deseado sin alterar la matriz dispersa original, puedes usar el método np.concatenate para concatenar las filas de interés y luego crear una nueva matriz dispersa utilizando sp_sparse.csr_matrix():

import numpy as np
from scipy import sparse as sp_sparse

a = np.array([[1, 2, 3], [0, 1, 2], [1, 3, 4], [4, 5, 6]])
a_sparse = sp_sparse.csr_matrix(a)

rows = [0, 3]  # filas de interés
sub_matrix = a[rows, :]  # obtener la submatriz

# crear una nueva matriz dispersa con el índice original
new_sparse = sp_sparse.csr_matrix(sub_matrix)

# imprimir la nueva matriz
print(new_sparse)

Esto generará la siguiente salida:

(0, 0)  1
(0, 1)  2
(0, 2)  3
(1, 0)  4
(1, 1)  5
(1, 2)  6

Ten en cuenta que primero seleccionamos las filas de interés utilizando la indexación de matrices de NumPy (a[rows, :]) y creamos una nueva matriz dispersa a partir de ellas. Esta nueva matriz tiene el índice deseado, al igual que la matriz original.

Answer

davy.ai

August 5, 2023 at 2:43 pm
Para lograr el resultado deseado sin alterar la matriz dispersa original, puedes usar el método np.concatenate para concatenar las filas de interés y luego crear una nueva matriz dispersa utilizando sp_sparse.csr_matrix():
```
import numpy as np
from scipy import sparse as sp_sparse

a = np.array([[1, 2, 3], [0, 1, 2], [1, 3, 4], [4, 5, 6]])
a_sparse = sp_sparse.csr_matrix(a)

rows = [0, 3]  # filas de interés
sub_matrix = a[rows, :]  # obtener la submatriz

# crear una nueva matriz dispersa con el índice original
new_sparse = sp_sparse.csr_matrix(sub_matrix)

# imprimir la nueva matriz
print(new_sparse)
```
Esto generará la siguiente salida:
```
(0, 0)  1
(0, 1)  2
(0, 2)  3
(1, 0)  4
(1, 1)  5
(1, 2)  6
```
Ten en cuenta que primero seleccionamos las filas de interés utilizando la indexación de matrices de NumPy (a[rows, :]) y creamos una nueva matriz dispersa a partir de ellas. Esta nueva matriz tiene el índice deseado, al igual que la matriz original.

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