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同じ場所にゼロ以外のエントリがある2つのスパース行列EとDがあります。今、私は E/D が欲しいですDが非ゼロの場合にのみ定義されるスパース行列として。

たとえば、次のコードを使用します。

import numpy as np
import scipy
E_full = np.matrix([[1.4536000e-02, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 1.7914321e+00, 2.6854320e-01, 4.1742600e-01, 0.0000000e+00],
                    [9.8659000e-03, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 1.9106752e+00, 5.7283640e-01, 1.4840370e-01, 0.0000000e+00],
                    [1.3920000e-04, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 9.4346500e-02, 2.8285900e-02, 4.3967800e-02, 0.0000000e+00],
                    [0.0000000e+00, 4.5182676e+00, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 7.3000000e-06, 1.5100000e-05, 4.0746900e-02],
                    [0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 3.4002088e+00, 4.6826200e-02, 0.0000000e+00, 2.4246900e-02, 3.4529236e+00]])
D_full = np.matrix([[0.36666667, 0.        , 0.        , 0.33333333, 0.2       , 0.1       , 0.        ],
                    [0.23333333, 0.        , 0.        , 0.33333333, 0.4       , 0.03333333, 0.        ],
                    [0.06666667, 0.        , 0.        , 0.33333333, 0.4       , 0.2       , 0.        ],
                    [0.        , 0.63636364, 0.        , 0.        , 0.04545455, 0.03030303, 0.28787879],
                    [0.        , 0.        , 0.33333333, 0.33333333, 0.        , 0.22222222, 0.11111111]])
E = scipy.sparse.dok_matrix(E_full)
D = scipy.sparse.dok_matrix(D_full)

その後、除算 E/D 完全な行列を生成します。

matrix([[3.96436360e-02,            nan,            nan, 5.37429635e+00, 1.34271600e+00, 4.17426000e+00,            nan],
        [4.22824292e-02,            nan,            nan, 5.73202566e+00, 1.43209100e+00, 4.45211145e+00,            nan],
        [2.08799990e-03,            nan,            nan, 2.83039503e-01, 7.07147500e-02, 2.19839000e-01,            nan],
        [           nan, 7.10013476e+00,            nan,            nan, 1.60599984e-04, 4.98300005e-04, 1.41541862e-01],
        [           nan,            nan, 1.02006265e+01, 1.40478601e-01,            nan, 1.09111051e-01, 3.10763127e+01]])

別のパッケージも試しました。

import sparse
sparse.COO(E) / sparse.COO(D)

これによりエラーが発生しました。

ValueError: Performing this operation would produce a dense result: <ufunc 'true_divide'>

そのため、密行列も作成しようとします。

これは 0/0 = nan 。とにかく、これらの値には興味がありません。それでは、どうすればそれらの計算を回避できますか?

回答 2 件
  • 更新:(saculに触発された)空のdok_matrixを作成し、 D のみを変更する nonzero のゼロ以外の部分 。 (これは dok_matrix 以外のスパース行列で機能するはずです  同様に。)

    F = scipy.sparse.dok_matrix(E.shape)
    F[D.nonzero()] = E[D.nonzero()] / D[D.nonzero()]
    
    

    あなたは update を試すことができます  + nonzero   dok_matrix のメソッド 。

    nonzero_idx = [tuple(l) for l in np.transpose(D.nonzero())]
    D.update({k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx})
    
    

    まず、 nonzero を使用します  行列 D のインデックスを特定する  それは0ではありません。次に、インデックスを update に入れます  辞書を提供する方法

    {k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx}
    
    

    そのような D の値  この辞書に従って更新されます。

    説明: 

    D.update({k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx})  は

    for k in {k: E[k]/D[k] for k in nonzero_idx}.keys():
        D[k] = E[k]/D[k]
    
    

    これは D を変更することに注意してください  所定の位置に。 D を変更するのではなく、新しいスパース行列を作成する場合  所定の場所に、 D をコピーします  別の行列に、たとえば、 ret

    nz = [tuple(l) for l in np.transpose(D.nonzero())]
    ret = D.copy()
    ret.update({k: E[k]/D[k] for k in nz})
    
    

  • これはあなたが nan を持っているという問題ではないと思う  値、それは期待される結果です。

    nan を交換したい場合   0 と   np.nan_to_num を使用できます  (doc:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nan_to_num.html)

あなたの答え