python - scipy csr_matrix : understand indptr

偶尔我会操纵一个csr_matrix，但是我总是忘记了indices和indptr参数如何共同构建一个稀疏矩阵。

我正在寻找一个清晰直观的解释，说明在使用符号indptr定义稀疏矩阵时data如何与indices和csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)])参数交互。

从scipy documentation中可以看到data参数包含所有非零数据，并且indices参数包含与该数据关联的列(因此，在文档中给出的示例中indices等于col)。但是，我们如何清楚地解释indptr参数呢？

最佳答案

也许这种解释可以帮助理解这个概念:

data是一个数组，其中包含稀疏矩阵的所有非零元素。

indices是一个将data中的每个元素映射到稀疏矩阵中其列的数组。

然后，

indptr将data和indices的元素映射到稀疏矩阵的行。这是通过以下推理完成的:

如果稀疏矩阵具有 M个行，则indptr是一个包含 M + 1 元素

的数组

代表行的

，[indptr[i]:indptr[i+1]]返回要从和对应的data和indices中获取的元素的索引。因此，假设indptr[i]=k和indptr[i+1]=l，对应于行或行的数据将在data[k:l]列处为indices[k:l]。这是棘手的部分，希望以下示例有助于理解它。

编辑:在下面的示例中，为了避免混淆，我用字母替换了data中的数字。



注意:indptr中的值必然会增加，因为indptr中的下一个单元格(下一行)是指data和indices中与该行相对应的下一个值。