Numpy 使用另一个矩阵的索引引用矩阵中的行

您有一个原始稀疏矩阵X：

>>print type(X) 
>>print X.todense()
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
[[1,4,3]
 [3,4,1]
 [2,1,1]
 [3,6,3]]

使用X中的原始索引检索Z中的行的最佳方法是什么。例如，在伪代码中：

---

也就是说，如何使用引用原始矩阵X中原始行位置的索引从Z检索行？为此，无论如何都不能修改X（不能向矩阵X添加索引列），但没有其他限制

如果在数组

i

中有原始索引，并且

i

中的值是按递增顺序排列的（如您的示例所示），则可以使用numpy.searchsorted（i[0,3]）在Z中查找与原始X中的索引[0,3]相对应的索引。以下是IPython会话中的演示：

In [39]: X = csr_matrix([[1,4,3],[3,4,1],[2,1,1],[3,6,3]]) In [40]: X.todense() Out[40]: matrix([[1, 4, 3], [3, 4, 1], [2, 1, 1], [3, 6, 3]]) In [41]: i = array([0, 2, 3]) In [42]: Z = 2 * X[i] In [43]: Z.todense() Out[43]: matrix([[ 2, 8, 6], [ 4, 2, 2], [ 6, 12, 6]]) In [44]: Zsub = Z[searchsorted(i, [0, 3])] In [45]: Zsub.todense() Out[45]: matrix([[ 2, 8, 6], [ 6, 12, 6]]) 在[39]中：X=csr_矩阵（[1,4,3]，[3,4,1]，[2,1,1]，[3,6,3]） 在[40]中：X.todense（） 出[40]： 矩阵（[[1,4,3]， [3, 4, 1], [2, 1, 1], [3, 6, 3]]) 在[41]中：i=数组（[0,2,3]） In[42]：Z=2*X[i] 在[43]中：Z.todense（） 出[43]： 矩阵（[[2,8,6]， [ 4, 2, 2], [ 6, 12, 6]]) [44]中：Zsub=Z[searchsorted（i[0,3]）] 在[45]：Zsub.todense（）中 出[45]： 矩阵（[[2,8,6]， [ 6, 12, 6]])

---

如果数组

i

中有原始索引，并且

i

中的值按递增顺序排列（如示例中所示），则可以使用numpy.searchsorted（i[0,3]）在Z中查找与原始X中的索引[0,3]相对应的索引。以下是IPython会话中的演示：

In [39]: X = csr_matrix([[1,4,3],[3,4,1],[2,1,1],[3,6,3]]) In [40]: X.todense() Out[40]: matrix([[1, 4, 3], [3, 4, 1], [2, 1, 1], [3, 6, 3]]) In [41]: i = array([0, 2, 3]) In [42]: Z = 2 * X[i] In [43]: Z.todense() Out[43]: matrix([[ 2, 8, 6], [ 4, 2, 2], [ 6, 12, 6]]) In [44]: Zsub = Z[searchsorted(i, [0, 3])] In [45]: Zsub.todense() Out[45]: matrix([[ 2, 8, 6], [ 6, 12, 6]]) 在[39]中：X=csr_矩阵（[1,4,3]，[3,4,1]，[2,1,1]，[3,6,3]） 在[40]中：X.todense（） 出[40]： 矩阵（[[1,4,3]， [3, 4, 1], [2, 1, 1], [3, 6, 3]]) 在[41]中：i=数组（[0,2,3]） In[42]：Z=2*X[i] 在[43]中：Z.todense（） 出[43]： 矩阵（[[2,8,6]， [ 4, 2, 2], [ 6, 12, 6]]) [44]中：Zsub=Z[searchsorted（i[0,3]）] 在[45]：Zsub.todense（）中 出[45]： 矩阵（[[2,8,6]， [ 6, 12, 6]]) In [39]: X = csr_matrix([[1,4,3],[3,4,1],[2,1,1],[3,6,3]]) In [40]: X.todense() Out[40]: matrix([[1, 4, 3], [3, 4, 1], [2, 1, 1], [3, 6, 3]]) In [41]: i = array([0, 2, 3]) In [42]: Z = 2 * X[i] In [43]: Z.todense() Out[43]: matrix([[ 2, 8, 6], [ 4, 2, 2], [ 6, 12, 6]]) In [44]: Zsub = Z[searchsorted(i, [0, 3])] In [45]: Zsub.todense() Out[45]: matrix([[ 2, 8, 6], [ 6, 12, 6]])