如何使用Python（可能还有Scipy）来估计一个巨大的，稀疏的csr_matrix的等级？

Question

我有一个需要估计其等级的scipy.sparse.csr.csr_matrix类型的稀疏矩阵。我发现this on scipy.org似乎很适合这项工作，但不支持csr_matrix。

from scipy.sparse import load_npz
from scipy.linalg.interpolative import estimate_rank

X = load_npz("https://drive.google.com/uc?export=download&id=1SSR6JWEqG4DXRU9qo78682D9pGJF3Wr0")
print("Rank:", estimate_rank(X, eps=100))

TypeError：无效的输入类型（必须为数组或LinearOperator）

稀疏矩阵具有超过50K的行和近40K的列。首先将其转换为numpy数组似乎毫无意义。我应该怎么做才能使其正常工作？

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以下内容也不起作用。

from scipy.sparse import load_npz, linalg
from scipy.linalg.interpolative import estimate_rank

X = load_npz("https://drive.google.com/uc?export=download&id=1SSR6JWEqG4DXRU9qo78682D9pGJF3Wr0")
print("Rank:", estimate_rank(linag.aslinearoperator(X), eps=100))

Answer 1

我用过稀疏，但没有用过estimate_rank。但是我可以阅读错误和文档。

In [23]: from scipy import sparse                                                                      
In [24]: from scipy.sparse import linalg                                                               
In [25]: M = sparse.random(100,100,.2, 'csr')   

In [36]: inter.estimate_rank(M,.001)                                                                   
---------------------------------------------------------------------------
...
TypeError: invalid input type (must be array or LinearOperator)

测试数组选项：

In [37]: inter.estimate_rank(M.A,.1)                                                                   
Out[37]: 100

测试linearoperator选项：

In [38]: from scipy.sparse import linalg                                                               
In [39]: L = linalg.aslinearoperator(M)                                                                
In [40]: L                                                                                             
Out[40]: <100x100 MatrixLinearOperator with dtype=float64>
In [41]: inter.estimate_rank(L,.001)                                                                   
Out[41]: 99