似乎是 numpy 的 einsum
功能不适用于 scipy.sparse
矩阵。有没有其他方法可以做这些事情einsum
可以处理稀疏矩阵吗?
回应@eickenberg 的回答:我想要的特定 einsum 是 numpy.einsum("ki,kj->ij",A,A)
- 行的外积之和。
最佳答案
einsum
使用 np.nditer
的 C 版本将索引字符串转换为计算. http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.nditer.html是对 nditer
的一个很好的介绍.特别注意 Cython
例子在最后。
https://github.com/hpaulj/numpy-einsum/blob/master/einsum_py.py是 einsum
的 Python 模拟.scipy.sparse
有自己的代码(最终用 C 语言编写)来执行基本运算、求和、矩阵乘法等。稀疏矩阵有自己的数据结构。它们可以是列表、字典或一组 numpy 数组。可以使用 Numpy 表示法,因为 sparse
有合适的__xxx__
方法。
稀疏矩阵是 matrix
,一个二维数组对象。稀疏einsum
可以写,但最终会使用稀疏矩阵乘法,而不是 nditer
.所以充其量这将是一个符号方便。
稀疏 csr_matrix.dot
是:
def dot(self, other):
"""Ordinary dot product
...
"""
return self * other
A=sparse.csr_matrix([[1,2],[3,4]])
A.dot(A.T).A
(A*A.T).A
A.__rmul__(A.T).A
A.__mul__(A.T).A
np.einsum('ij,kj',A.A,A.A)
# array([[ 5, 11],
# [11, 25]])
关于numpy - 稀疏矩阵上的 einsum,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23322866/