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python - 如何使用 scipy.sparse.coo_matrix((data, (i, j))) 从两个数据帧列构造关联矩阵？

问题描述

我有一个包含两列 ['A', 'B'] 的 pandas DataFrame。每列由整数组成。

我想构造一个具有以下属性的稀疏矩阵：

最重要的是，我想使用

coo_matrix((data, (i, j)))

来自 scipy.sparse，因为我试图理解这个构造函数和这种使用它的特殊方式。我以前从未使用过稀疏矩阵。我已经尝试了一些东西，但它们都不起作用。

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示例代码

定义数据框

In [96]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(5, size=(10,2)))

In [97]: df.columns = ['a', 'b']

In [98]: df
Out[98]: 
   a  b
0  0  3
1  1  4
2  3  3
3  2  0
4  0  2
5  1  0
6  1  1
7  2  3
8  3  4
9  3  2

我最接近解决方案

In [100]: scipy.sparse.coo_matrix((np.ones_like(df['a']), (df['a'].array, df['b'
     ...: ].array))).toarray()
Out[100]: 
array([[0, 0, 1, 1, 0],
       [1, 1, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1]])

问题是这不是一个对称矩阵（因为它不会添加到给定行的 i,j 和 j,i 中），我认为如果有重复的行，它会给出大于 1 的值。

标签： pythonpandasscipysparse-matrixnumpy-ndarray

解决方案

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.sparse import coo_matrix

df = pd.DataFrame(np.random.default_rng(seed=100).integers(5, size=(10,2)))
df.columns = ['a', 'b']

arr = coo_matrix((np.ones_like(df.a), (df.a.values, df.b.values)))

这就是你所拥有的。如果 [i,j] 在 df 中，它会给你 i,j >= 1。

arr = arr + arr.T

array([[0, 1, 2, 2, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [2, 0, 0, 1, 2],
       [2, 0, 1, 0, 1],
       [0, 0, 2, 1, 2]])

现在 i,j >= 1 如果 [i,j] 或 [j,i] 在 df 中。

arr.data = np.ones_like(arr.data)

现在 i,j = 1 如果 [i,j] 或 [j,i] 在 df 中。

array([[0, 1, 1, 1, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 1, 1],
       [1, 0, 1, 0, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1]])

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