我有一个稀疏的csr矩阵，sparse.csr_matrix（A），我想为它计算矩阵等级
我知道有两个选项：我可以将它转换为numpy矩阵或数组（.todense（）或.toarray（）），然后使用np.linalg.matrix_rank（A），这违背了我使用稀疏的目的矩阵格式，因为我有非常大的矩阵。另一种选择是为矩阵计算SVD分解（sparse matrix svd in python），然后从中推导出矩阵等级。
还有其他选择吗？目前有一种标准的，最有效的方法来计算稀疏矩阵的秩吗？我在python中做线性代数比较新，所以考虑到这一点的任何替代方案和建议都会有所帮助。
我一直在使用.todense()方法并使用rank method of numpy来计算答案。
到目前为止，它给了我一个满意的答案。