Python scipy稀疏矩阵——访问路径的多个元素

我有一个scipy稀疏矩阵a和一个（长）坐标列表

myrows=[i1，i2，…]mycols=[j1，j2，…]

。我需要它们的值列表

[a[i1，j2]，a[i2，j2]，…]

。我怎样才能很快做到这一点。循环太慢了

我曾考虑过<代码> Cython。内联（）/code >（我在代码中的其他地方使用）或编织，但我不知道如何在Cython或C++中高效地使用稀疏类型。我错过了一些简单的东西吗

目前，我使用的黑客似乎效率低下，有时可能是错误的——我会用错误消息标记它。这是我写得很糟糕的代码。注意，它依赖于要在addition下保存的元素的顺序，并假设myrows、mycols中的元素在A中

import scipy.sparse as sps
def getmatvals(A,myrows,mycols)  #A is a coo_matrix
    B = sps.coo_matrix((range(1,1+A.nnz),(A.row,A.col)),shape=A.shape)
    T =  sps.coo_matrix(([A.nnz+1]*len(myrows),(myrows,mycols)),shape=A.shape)
    G = B-T  #signify myelements in G by negatives and others by 0's
    H = np.minimum([0]*A.nnz,G.data)  #remove extra elements 
    H = H[np.nonzero(H)]
    H = H + A.nnz
    return A.data[H]

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使用scipy.sparse.coo_matrix的nonzero（）方法返回具有非零值的索引是否有帮助？然后至少可以缩短循环。您可以查看

dok_矩阵

格式（即将

A

转换为它）。元素查找可能会更快。谢谢，jgloves：这很有帮助，但是仍然有太多的非零。davidW：我仍然需要一个太慢的循环。使用scipy.sparse.coo_matrix的nonzero（）方法返回非零值的索引会有帮助吗？然后至少可以缩短循环。您可以查看

dok_矩阵

格式（即将

A

转换为它）。元素查找可能会更快。谢谢，jgloves：这很有帮助，但是仍然有太多的非零。davidW：我仍然需要一个太慢的循环。使用scipy.sparse.coo_matrix的nonzero（）方法返回非零值的索引会有帮助吗？然后至少可以缩短循环。您可以查看

dok_矩阵

格式（即将

A

转换为它）。元素查找可能会更快。谢谢，jgloves：这很有帮助，但是仍然有太多的非零。戴维德：我还需要一个太慢的环路。