Python 在稀疏矩阵中查找对角线上特定值对应的行索引

我有一个关于稀疏矩阵的问题。 我从矩阵a开始：

import numpy as np
A =  np.array([[ 2,  0,  0, -1,  0, -1],
       [ 0,  4, -1,  2, -1,  0],
       [ 0, -1,  3, -1,  1, -1],
       [-1,  2, -1,  3, -1, -1],
       [ 0, -1,  1, -1,  2,  0],
       [-1,  0, -1, -1,  0,  1]])

然后我生成一个稀疏矩阵（这是一个例子，我使用的矩阵有10k个以上的条目）

现在，我需要从中提取对角线（没有问题）

和。。这就是我被困的地方

从对角线开始，我想检查所有具有特定值的条目，比如4，并评估对角线上有4的所有行索引。在这个具体的例子中，这应该是 产生类似于： [1]

从这些索引中，我需要评估稀疏矩阵的所有行值（不包括对角线），并找到最大值，在这种情况下，该值应为=2

另一个示例，如果我查找2，行索引应为： [0]、[4]，最大值=0（因为0是稀疏矩阵第0行和第4行中的最大值）

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任何帮助都将不胜感激

您可以通过访问对角线等于某个值的索引，例如

val

indices = M.diagonal()==val

然后，我们可以通过以下公认答案从

M

中删除对角线：

最后通过

索引

找到修改后的

M

的最大行数：

np.max(M[indices])

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非常感谢你！很好！（另外，我没有足够的声誉来显示upvote，对此表示抱歉！）

indices = M.diagonal()==val

M -= sparse.dia_matrix((M.diagonal()[scipy.newaxis, :], [0]), shape=M.shape)

np.max(M[indices])