在稀疏矩阵中寻找对应于对角线上的特定值的行指数。

Question

我有一个与稀疏矩阵有关的问题.我从一个矩阵A开始。

import numpy as np
A =  np.array([[ 2,  0,  0, -1,  0, -1],
       [ 0,  4, -1,  2, -1,  0],
       [ 0, -1,  3, -1,  1, -1],
       [-1,  2, -1,  3, -1, -1],
       [ 0, -1,  1, -1,  2,  0],
       [-1,  0, -1, -1,  0,  1]])

然后我生成一个稀疏矩阵（这只是一个例子，我所使用的矩阵有10k多个条目）。

import scipy as sparse
M = sparse.csr_matrix(A)

现在，我需要从中提取对角线（没有问题）。

M.diagonal()
Out: array([2, 4, 3, 3, 2, 1])

而... 我被卡住了...

在对角线上，我想检查所有具有特定值的条目，比如说4，并评估所有在对角线上找到4的行指数。在这个特定的例子中，这将产生类似于：[1] 的结果。

从这些指数中，我需要评估稀疏矩阵的所有行值（不包括对角线），并找到最大值，在这种情况下，应该是=2。

另一个例子，如果我寻找2，行指数应该是：[0]，[4]，最大值=0（因为0是稀疏矩阵第0行和第4行的最大值）。

如果有任何帮助，将非常感谢!

Answer 1

你可以访问其中对角线等于某个值的指数，例如 val，通过

indices = M.diagonal()==val

然后，我们可以将对角线从 M 通过公认的答案 这个问题:

M -= sparse.dia_matrix((M.diagonal()[scipy.newaxis, :], [0]), shape=M.shape)

最后找到修改后的行的最大值。M 选定 indices:

np.max(M[indices])