Python scipy.sparse矩阵上的逐点运算

是否可以对

scipy.sparse.lil_矩阵

或其他稀疏矩阵格式中的所有元素应用例如

numpy.exp

或类似的逐点运算符

import numpy
from scipy.sparse import lil_matrix

x = numpy.ones((10,10))
y = numpy.exp(x)

x = lil_matrix(numpy.ones((10,10)))
# y = ????

numpy.exp（x）

或

scipy.exp（x）

产生一个

AttributeError

，而

numpy.exp（x.data）

产生相同的结果

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谢谢

我不知道全部细节，但转换为另一种类型是可行的，至少在使用非零元素数组时是这样：

xcsc = x.tocsc()
numpy.exp(xcsc.data) # works

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对正如文档中所说，lil格式主要用于构建不执行操作的稀疏数组。文档建议在构建阵列后进行此转换。我认为目前在任何稀疏矩阵格式中都无法进行此转换。就我个人而言，我认为应该创建单独的稀疏函数，而不是减慢常规函数的速度。如Olivier所示，解决方法是转换为基本上任何其他稀疏格式，并处理

数据

属性。lil矩阵的data属性对此不起作用，因为它是object类型的数组。