通勤numpy稀疏矩阵点积

Question

据我了解，numpy.sparse.csr_sparse.dot(other)确实将other与我右边的稀疏矩阵相乘：

A = numpy.sparse.csr_sparse(something)
B = numpy.matrix(something)
C = A.dot(B)                     # C = A*B

如何将两个矩阵通勤以获得B*A而不会失去将矩阵保存为稀疏矩阵（即.todense()等）的好处？

Answer 1

稍微复习矩阵乘法属性：

D = B * A
D.T = A.T * B.T
D = (A.T * B.T).T

然后导致明显的：

D = A.T.dot(B.T).T

请注意，CSR和CSC矩阵的转换非常快，因为它只是改变形状和类型（从CSR到CSC，或从CSC到CSR），保持内部数据不变。