Python 向稀疏矩阵中的非零元素添加值

我有一个稀疏矩阵，我想把所有非零元素的值增加一。然而，我无法理解。有没有一种方法可以使用python中的标准包来实现这一点？感谢您的帮助。

如果您的矩阵有两个维度，您可以执行以下操作：

sparse_matrix = [[element if element==0 else element+1 for element in row ]for row in sparse_matrix]

它将迭代矩阵中的每个元素，如果元素等于零，则返回该元素而不做任何更改，否则它将向元素添加1并返回它

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更多关于n.中列表理解中的条件的信息。

如果矩阵有两个维度，则可以执行以下操作：

sparse_matrix = [[element if element==0 else element+1 for element in row ]for row in sparse_matrix]

它将迭代矩阵中的每个元素，如果元素等于零，则返回该元素而不做任何更改，否则它将向元素添加1并返回它

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更多关于n.中列表理解中的条件的信息

您可以使用包

numpy

，它具有处理n维数组的有效函数。您需要的是：

数组[array>0]+=1

其中

array

是矩阵的numpy数组。示例如下： `

产出：

Matrix before incrementing values: 
 [[2 0 0 0 7]
 [0 0 0 4 0]]
Matrix after incrementing values: 
 [[3 0 0 0 8]
 [0 0 0 5 0]]

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希望这有帮助

您可以使用包

numpy

，它具有处理n维数组的有效功能。您需要的是：

数组[array>0]+=1

其中

array

是矩阵的numpy数组。示例如下： `

产出：

Matrix before incrementing values: 
 [[2 0 0 0 7]
 [0 0 0 4 0]]
Matrix after incrementing values: 
 [[3 0 0 0 8]
 [0 0 0 5 0]]

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希望这有帮助

我不能评论它的性能，但你可以评论（Scipy 1.1.0）

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我不能评论它的性能，但你可以评论（Scipy 1.1.0）

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当您有一个

scipy

稀疏矩阵（

scipy.sparse

）时，它是：

返回：

[[3, 0, 0, 0, 8], [0, 0, 0, 5, 0]]

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当您有一个

scipy

稀疏矩阵（

scipy.sparse

）时，它是：

返回：

[[3, 0, 0, 0, 8], [0, 0, 0, 5, 0]]

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你们的矩阵有多少维？嗨，我用的是1Mx1.5M维矩阵。我试着使用numpy矩阵，但它适用于更小的维度。这对我的系统来说太大了，我现在正在使用16GB的RAM。所以我只想给稀疏矩阵中的所有非零元素添加值。你试过我在下面的答案中写的解决方案吗？你的矩阵有多少维？嗨，我使用的是1Mx1.5M维矩阵。我试着使用numpy矩阵，但它适用于更小的维度。这对我的系统来说太大了，我现在正在使用16GB的RAM。所以我只想给稀疏矩阵中的所有非零元素添加值。你试过我在下面的答案中写的解决方案吗？嗨，谢谢你的回答！我以前尝试过这种方法&它适用于具有合理维数的矩阵。在我的例子中，我使用的是[1Mx1.5M]维矩阵。M在这里是一百万。所以我不能将这个稀疏矩阵转换成numpy数组，因为它给了我一个内存错误。我有16 GB的RAM，我无法删除这些功能或删除一些行。所以理想的解是稀疏矩阵。作为对我问题的更正，我想特别问一下在稀疏矩阵而不是numpy数组中为非零元素添加值的问题。嗨，谢谢你的回答！我以前尝试过这种方法&它适用于具有合理维数的矩阵。在我的例子中，我使用的是[1Mx1.5M]维矩阵。M在这里是一百万。所以我不能将这个稀疏矩阵转换成numpy数组，因为它给了我一个内存错误。我有16 GB的RAM，我无法删除这些功能或删除一些行。所以理想的解是稀疏矩阵。因此，作为对我问题的更正，我想特别询问有关向稀疏矩阵而非numpy数组中的非零元素添加值的问题。这会产生错误-

NotImplementedError:不支持向稀疏矩阵添加非零标量

@atinjanki Hi，感谢您的反馈。它可能与scipy版本有关，我已更新了我的响应。这会产生错误-

未实现错误：不支持向稀疏矩阵添加非零标量

@atinjanki Hi，感谢您的反馈。它可能与scipy版本有关，我已经更新了我的回复。