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稀疏矩阵输出到csv

sparse-matrix numpy csv

Daniel F · 技术社区 · 6 年前

我有一个稀疏矩阵 z 那是一个 scipy.sparse.csr_matrix 有形状 (n,m) 哪里 n<<m . 我也有标签 l 这只是一个 np.array 有大小的字符串 n .

我想做的是制作一个csv文件与“破烂”版本的数据。i、所有的非零维 z[0] 将进入csv文件的一列,其中包含一个头值 l[0] ,但每列的值数目不同。不幸的是 numpy 不能很好地处理杂乱的数组,我不确定什么是构造它的优雅方法。

现在我只是在做

np.savetxt(pth, z.todense().T, delimiter = ",")

在我的下一个处理步骤中手动添加列标题可以处理所有的零,但是这样做非常慢。

例子:

z.todense()
array([[0,0,1,0,0,-1,0,3,0,-6,4],
       [-1,0,4,0,0,0,0,0,0,0,-2]])

l
array(["chan1", "chan2"])

我想要什么

example.csv

chan1, chan2
1,-1
-1,4
3,-2
-6,
4,

1 回复 | 直到 6 年前

hpaulj 6 年前

In [74]: from scipy import sparse

In [75]: M = sparse.csr_matrix([[0,0,1,0,0,-1,0,3,0,-6,4],
    ...:        [-1,0,4,0,0,0,0,0,0,0,-2]])
In [76]: M
Out[76]: 
<2x11 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 8 stored elements in Compressed Sparse Row format>

In [77]: M.A
Out[77]: 
array([[ 0,  0,  1,  0,  0, -1,  0,  3,  0, -6,  4],
       [-1,  0,  4,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -2]], dtype=int64)

lil 格式按行给出数据:

In [78]: Ml = M.tolil()
In [79]: Ml.data
Out[79]: array([list([1, -1, 3, -6, 4]), list([-1, 4, -2])], dtype=object)

现在只需要按照您想要的方式将这些列表写入文件:

In [81]: from itertools import zip_longest

In [82]: for i,j in zip_longest(*Ml.data, fillvalue=''):
    ...:     astr = '%s, %s'%(i,j)
    ...:     print(astr)
    ...:     
1, -1
-1, 4
3, -2
-6, 
4,

zip_longest 使用最长的作为引用,是遍历多个列表的简单方法。

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