将稀疏矩阵的每一列乘以向量求和

Question

我有一个很大的 scipy sparse 矩阵

X

。
我有一个向量，

y

，其元素数量与

X

的行数匹配。

我想计算每列乘以

y

后的总和。
如果

X

是稠密的，则相当于

np.sum(X * y, axis=0)

。

如何有效地处理稀疏矩阵？

我尝试过：

z = np.zeros(X.shape[1])

for i in range(X.shape[1]):
  z[i] = np.sum(np.array(X[:, i]) * y)

但是速度非常慢。
有没有更好的方法来实现这个目标？

Answer 1

使用为稀疏矩阵提供的

dot

产品：

X.transpose().dot(y) 

这应该更快