Python 求大型稀疏矩阵每行最大值的有效方法

我有一个大的稀疏矩阵，我想得到每行的最大值。在numpy中，我可以调用numpy.max（mat，axis=1），但对于scipy稀疏矩阵，我找不到类似的函数。有什么有效的方法可以获得大型稀疏矩阵每行的最大值吗？

如果矩阵（我们称之为

a

）以CSR格式存储，那么

a.data

具有按行排序的所有非零项，

a.indptr

具有每行第一个元素的索引。您可以使用此项计算您的目标，如下所示：

def sparse_max_row(csr_mat):
    ret = np.maximum.reduceat(csr_mat.data, csr_mat.indptr[:-1])
    ret[np.diff(csr_mat.indptr) == 0] = 0
    return ret

---

我只是遇到了同样的问题。如果矩阵中的任何一行完全为空，Jaime的解决方案将中断。这里有一个解决方法：

def sparse_max_row(csr_mat):
    ret = np.zeros(csr_mat.shape[0])
    ret[np.diff(csr_mat.indptr) != 0] = np.maximum.reduceat(csr_mat.data,csr_mat.indptr[:-1][np.diff(csr_mat.indptr)>0])
    return ret

---

当所有数据项均不大于0时，此操作失败：