将CSR稀疏矩阵的列相乘

问题描述

我有以下稀疏的 CSR 矩阵

from scipy.sparse import csr_matrix

row = np.array([0,1,2,2])
col = np.array([0,2])
data = np.array([1,3,4,5,6])
matrix = csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))

还有这个数组

weights = np.asarray([3,6,9])

我想做以下事情

matrix.toarray() * weights

但没有将稀疏矩阵转换为密集数组。

我尝试过

matrix * weights

但那是点积而不是我想要的列乘法。

知道如何在不将整个 CSR 矩阵转换为密集数组的情况下实现这一点吗？

解决方法

对于这个矩阵：

>>> matrix.A
array([[1,2],[0,3],[4,5,6]])

标准乘法默认为点积（matrix @ weights 也是如此）：

>>> matrix * weights
array([21,27,96])

虽然有一个逐点乘法函数。这乘以列：

>>> matrix.multiply(weights).A
array([[ 3,18],[ 0,27],[12,30,54]])

您也可以使用它通过广播来乘以行：

>>> matrix.multiply(weights[:,np.newaxis]).A
array([[ 3,6],[36,45,54]])