python - 乘法适用于密集矩阵，但不适用于压缩行矩阵

Question

这是我的变量:

In [232]:Y=np.ones((1024,1))
In [233]:X=np.ones((1024,1))
In [234]:YY=Y*2

这有效:

In [235]:(YY-X)*X 

但是，这不会:

In [236]:(scipy.sparse.csr_matrix(YY)-scipy.sparse.csr_matrix(X))*scipy.sparse.csr_matrix(X)

结果是:

ValueError: dimension mismatch

现在如果我想这样做:

In [245]: XX=scipy.sparse.csr_matrix(X)
In [246]: YYY=scipy.sparse.csr_matrix(YY)
In [247]: (YYY-XX)*XX
ValueError: dimension mismatch
In [255]: (YYY.todense()-XX.todense())*XX.todense()
ValueError: matrices are not aligned

谁能解释一下为什么会出现这种情况？据我所知，这应该有效。我可能忽略了一些事情。

Answer 1

出现这种情况是因为这些示例不是等效的代码段。如果你有的话，等价的是

> Y = np.matrix(np.ones((1024, 1))
> X = np.matrix(np.ones((1024, 1))
> YY = Y * 2
> (YY - X) * X

这会给你ValueError:矩阵未对齐。 NumPy 具有 array 类和 matrix 类，并且 array 乘法与 matrix 乘法不同。使用 np.ones，您可以构造一个数组，数组乘法是逐点的，而矩阵乘法是 Matrix Multiplication 。