python – 从逻辑矩阵到集合列表的最快方式

2019年8月3日 170次阅读

我需要将稀疏逻辑矩阵转换为集合列表,其中每个列表[i]包含具有列[i]的非零值的行集.以下代码有效,但我想知道是否有更快的方法来执行此操作.我使用的实际数据大约是6000×6000,比这个例子要稀疏得多.

import numpy as np

A = np.array([[1, 0, 0, 0, 0, 1],
              [0, 1, 1, 1, 1, 0],
              [1, 0, 1, 0, 1, 1],
              [1, 1, 0, 1, 0, 1],
              [1, 1, 0, 1, 0, 0],
              [1, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 1, 1, 1, 0],
              [0, 0, 1, 0, 1, 0]])

rows,cols = A.shape

C = np.nonzero(A)
D = [set() for j in range(cols)]

for i in range(len(C[0])):
    D[C[1][i]].add(C[0][i])

print D

最佳答案 如果将稀疏数组表示为
csc_matrix,则可以使用indices和indptr属性来创建集合.

例如,

In [93]: A
Out[93]: 
array([[1, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 0, 1, 0, 1, 1],
       [1, 1, 0, 1, 0, 1],
       [1, 1, 0, 1, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 1, 0]])

In [94]: from scipy.sparse import csc_matrix

In [95]: C = csc_matrix(A)

In [96]: C.indptr
Out[96]: array([ 0,  5,  8, 12, 16, 20, 23], dtype=int32)

In [97]: C.indices
Out[97]: array([0, 2, 3, 4, 5, 1, 3, 4, 1, 2, 6, 7, 1, 3, 4, 6, 1, 2, 6, 7, 0, 2, 3], dtype=int32)

In [98]: D = [set(C.indices[C.indptr[i]:C.indptr[i+1]]) for i in range(C.shape[1])]

In [99]: D
Out[99]: 
[{0, 2, 3, 4, 5},
 {1, 3, 4},
 {1, 2, 6, 7},
 {1, 3, 4, 6},
 {1, 2, 6, 7},
 {0, 2, 3}]

对于数组而不是集合的列表,只需不要调用set()：

In [100]: [C.indices[C.indptr[i]:C.indptr[i+1]] for i in range(len(C.indptr)-1)]
Out[100]: 
[array([0, 2, 3, 4, 5], dtype=int32),
 array([1, 3, 4], dtype=int32),
 array([1, 2, 6, 7], dtype=int32),
 array([1, 3, 4, 6], dtype=int32),
 array([1, 2, 6, 7], dtype=int32),
 array([0, 2, 3], dtype=int32)]
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