在SciPy中，csr_matrices的花哨索引

我是Python的新手，所以如果这是一个基本问题，请提前原谅我，但是我已经搜索并没有找到令人满意的答案。在SciPy中，csr_matrices的花哨索引

我试图做的使用与NumPy和SciPy的以下内容：

I,J = x[:,0], x[:1]    # x is a two column array of (r,c) pairs 
V = ones(len(I)) 
G = sparse.coo_matrix((V,(I,J))) # G's dimensions are 1032570x1032570 
G = G + transpose(G) 
r,c = G.nonzero() 
G[r,c] = 1 
... 
NotImplementedError: Fancy indexing in assignment not supported for csr matrices

好看多了，我希望所有的非零值，添加转后等于1，但我得到了花哨的索引错误消息。

或者，如果我能证明矩阵G是对称的，则不需要添加转置。

任何洞察任何方法将非常感激。

来源

2011-07-21 will

如果您只想让所有内容都等于1，那么您只需执行'G = G/G' –

辉煌。谢谢:) – will

除了做类似G = G/G之外，您可以在G.data上操作。

所以，你的情况，无论是做：

G.data = np.ones(G.nnz)

或

G.data[G.data != 0] = 1

会做你想要什么。这是更灵活的，因为它允许您预成型其他类型的过滤器（例如G.data[G.data > 0.9] = 1或G.data = np.random.random(G.nnz)）

第二个选项只会将值设置为1，如果它们具有非零值。在一些计算过程中，您将得到零值“密集”（即它们实际存储为稀疏数组中的值）。（您可以用G.eliminate_zeros()在原地删除这些文件）

来源

2011-07-21 21:09:36

谢谢。那正是我所期待的。 – will

在SciPy中，csr_matrices的花哨索引

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