csr_matrix.sort_indices是做什么的？
csr_matrix.sort_indices是做什么的？
提问于 2015-02-10 09:24:33
我用以下方式制作了一个csr_matrix：
>>> A = sparse.csr_matrix([[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[0, 1, 0]])
>>> A[2,:] = np.array([-1, -2, -3])
>>> A.indptr
Out[12]: array([0, 1, 3, 6], dtype=int32)
>>> A.indices
Out[13]: array([1, 0, 2, 0, 2, 1], dtype=int32)
>>> A.data
Out[14]: array([ 1, 1, 1, -1, -3, -2], dtype=int64)现在我想交换indices和data数组中的最后两个元素，所以我尝试：
>>> A.sort_indices()然而，这对我的矩阵没有任何影响。此函数的手册只说明它对索引进行排序。
- 这个功能是做什么的？在哪种情况下你能看到不同的情况？
- 如何对
indices和data数组进行排序，以便对每一行索引进行排序？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-03-31 05:36:32
正如文档中所述，A.sort_indices()对适当的索引进行排序.但是有一个缓存：是真的，它什么也做不了 (缓存是在0.7.0)。
因此，为了看到不同之处，需要手动将A.has_sorted_indices设置为False。
>>> A.has_sorted_indices, A.indices
(True, array([1, 0, 2, 0, 2, 1], dtype=int32))
>>> A.sort_indices()
>>> A.has_sorted_indices, A.indices
(True, array([1, 0, 2, 0, 2, 1], dtype=int32))
>>> A.has_sorted_indices = False
>>> A.sort_indices()
>>> A.has_sorted_indices, A.indices
(True, array([1, 0, 2, 0, 1, 2], dtype=int32))注意，与OP所指出的不同，运行SciPy 0.19.0时，运行A[2, :] = [-1, -2, -3]不再生成无序索引(这应该在0.14.0中得到修正。)。另一方面，此操作会产生一个警告：
SparseEfficiencyWarning:改变
csr_matrix的稀疏结构是很昂贵的。lil_matrix更有效。
无论如何，我们可以很容易地以其他方式产生无序索引，例如通过矩阵乘法：
>>> B = scipy.sparse.csr_matrix([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])
>>> C = B*B
>>> C.has_sorted_indices, C.indices
(0, array([2, 0, 1, 2, 0], dtype=int32))
>>> C.sort_indices()
>>> C.has_sorted_indices, C.indices
(True, array([0, 2, 1, 0, 2], dtype=int32))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/28428063
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