Question

我在python中使用稀疏矩阵，我想知道是否有一种有效的方法可以删除稀疏矩阵中的重复行，并且只保留唯一的行。

我没有找到与之关联的函数，也没有确定如何在不将稀疏矩阵转换为密集的情况下使用numpy.unique。

Answer 1

也可以使用切片

def remove_duplicate_rows(data):
    unique_row_indices, unique_columns = [], []
    for row_idx, row in enumerate(data):
        indices = row.indices.tolist()
        if indices not in unique_columns:
            unique_columns.append(indices)
            unique_row_indices.append(row_idx)
    return data[unique_row_indices]

当我处于有监督的机器学习环境中时，这特别有用。在那里，我功能的输入是数据和标签。通过这种方法，我可以轻松返回

labels[unique_row_indices]

还要确保在清理后数据和标签都符合要求。

Answer 2

没有快速的方法可以完成，所以我不得不编写一个函数。它返回具有输入稀疏矩阵的唯一行（轴= 0）或列（轴= 1）的稀疏矩阵。请注意，返回矩阵的唯一行或列不是按字典顺序排序的（np.unique就是这种情况）。

import numpy as np
import scipy.sparse as sp

def sp_unique(sp_matrix, axis=0):
    ''' Returns a sparse matrix with the unique rows (axis=0)
    or columns (axis=1) of an input sparse matrix sp_matrix'''
    if axis == 1:
        sp_matrix = sp_matrix.T

    old_format = sp_matrix.getformat()
    dt = np.dtype(sp_matrix)
    ncols = sp_matrix.shape[1]

    if old_format != 'lil':
        sp_matrix = sp_matrix.tolil()

    _, ind = np.unique(sp_matrix.data + sp_matrix.rows, return_index=True)
    rows = sp_matrix.rows[ind]
    data = sp_matrix.data[ind]
    nrows_uniq = data.shape[0]

    sp_matrix = sp.lil_matrix((nrows_uniq, ncols), dtype=dt)  #  or sp_matrix.resize(nrows_uniq, ncols)
    sp_matrix.data = data
    sp_matrix.rows = rows

    ret = sp_matrix.asformat(old_format)
    if axis == 1:
        ret = ret.T        
    return ret


def lexsort_row(A):
    ''' numpy lexsort of the rows, not used in sp_unique'''
    return A[np.lexsort(A.T[::-1])]

if __name__ == '__main__':    
    # Test
    # Create a large sparse matrix with elements in [0, 10]
    A = 10*sp.random(10000, 3, 0.5, format='csr')
    A = np.ceil(A).astype(int)

    # unique rows
    A_uniq = sp_unique(A, axis=0).toarray()
    A_uniq = lexsort_row(A_uniq)
    A_uniq_numpy = np.unique(A.toarray(), axis=0)
    assert (A_uniq == A_uniq_numpy).all()

    # unique columns
    A_uniq = sp_unique(A, axis=1).toarray()
    A_uniq = lexsort_row(A_uniq.T).T
    A_uniq_numpy = np.unique(A.toarray(), axis=1)
    assert (A_uniq == A_uniq_numpy).all()

从Scipy稀疏矩阵中获取唯一行

2 个答案: