我有两个scipy稀疏csr矩阵，它们具有完全相同的形状，但可能具有不同的数据值和nnz值。我现在想要获得一个矩阵的前10个元素，并增加另一个矩阵上相同索引的值。我目前的做法如下：
idx = a.data.argpartition(-10)[-10:]
i, j = matrix.nonzero()
i_idx = i[idx]
j_idx = j[idx]
b[i_idx, j_idx] += 1
我必须采用这种方式的原因是a.data和b.data不一定具有相同数量的元素，因此索引会有所不同。
我现在的问题是我是否可以通过某种方式改善这一点。据我所知，非零过程并不优雅，因为我必须分配两个新数组，而且我对内存非常强硬。我可以通过csr_matrix.indices获取j_indices但是i_indices呢？我能以一种很好的方式使用indptr吗？
对任何提示感到高兴。
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我不确定“十大要素”是什么意思。我假设如果你有矩阵A和B你想要设置B [i，j] + = 1，如果A [i，j]在A的前10个非零项内（CSR格式）。 我还假设B [i，j]可能为零，这是性能最差的情况，因为你需要修改矩阵的稀疏结构。
CSR不是用于改变稀疏结构的理想格式。这是因为每次新的插入/删除都是O（nnzs）复杂度（假设CSR存储由数组支持 - 通常是这样）。
您可以将DOK格式用于第二个矩阵（您正在修改的矩阵），它提供对元素的O（1）访问。
我没有对此进行基准测试，但我认为你最好选择10 * O（nnzs），当你添加10个新的非零值时，而DOK版本应该需要O（nnzs）来构建矩阵，然后O （1）对于每次插入，最后，O（nnzs）将其转换回CSR（假设需要）。