c语言稀疏矩阵做除法,稀疏矩阵的除法
小编典典
我M闲逛：
In [241]: M
Out[241]:
<6x3 sparse matrix of type ''
with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [242]: M.A
Out[242]:
array([[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0]], dtype=uint8)
In [243]: M.sum(1) # dense matrix
Out[243]:
matrix([[1],
[1],
[1],
[1],
[1],
[1]], dtype=uint32)
In [244]: M/M.sum(1) # dense matrix - full size of M
Out[244]:
matrix([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 0.]])
这将解释内存错误-如果内存错误M太大，则会M.A产生内存错误。
In [262]: S = sparse.csr_matrix(M.sum(1))
In [263]: S.shape
Out[263]: (6, 1)
In [264]: M.shape
Out[264]: (6, 3)
In [265]: M/S
....
ValueError: inconsistent shapes
我不完全确定这里发生了什么。
元素明智的乘法工作
In [266]: M.multiply(S)
Out[266]:
<6x3 sparse matrix of type ''
with 6 stored elements in Compressed Sparse Row format>
所以如果我构造S为S = sparse.csr_matrix(1/M.sum(1))
如果某些行的总和为零，则存在除以零的问题。
如果我修改M为0行
In [283]: M.A
Out[283]:
array([[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0]], dtype=uint8)
In [284]: S = sparse.csr_matrix(1/M.sum(1))
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
#!/usr/bin/python3
In [285]: S.A
Out[285]:
array([[ 1.],
[ 1.],
[ inf],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.]])
In [286]: M.multiply(S)
Out[286]:
<6x3 sparse matrix of type ''
with 5 stored elements in Compressed Sparse Row format>
In [287]: _.A
Out[287]:
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 0.]])
这不是最好M的证明，但是它建议一种有用的方法。行总和将是密集的，因此您可以使用通常的密集数组方法清除其逆。
2020-12-20
总结
以上是生活随笔为你收集整理的c语言稀疏矩阵做除法,稀疏矩阵的除法的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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