Python 稀疏矩阵加法

我使用scipy中实现的稀疏矩阵格式作为csr_矩阵。我有一个mat变量，它是csr_矩阵格式，它的所有元素都是非负的。然而，当我使用mat+mat操作时，非零元素数减少，这对我来说很奇怪。我们想要的是元素的加法，但为什么非元素数会随着每个元素都是非负的而减少呢

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向SciPy中csr_矩阵的

nnz

成员致以最诚挚的问候

因为SciPy中的

nnz

成员计算的是显式零，所以根据您创建矩阵的方式，这可能解释了您所观察到的情况。通过在矩阵中显式设置零，可以看到这种行为

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> A = csr_matrix((5, 5))
>>> A.nnz
0
>>> A[0, 0] = 0
>>> A.nnz
1
>>> A[1,1] = 0
>>> A.nnz
2

现在，当您执行创建新矩阵的操作（例如矩阵加法）时，显式零不会保留

>>> B = A + A
>>> B.nnz
0

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虽然这可能有点过分，而且没有关联，但值得研究这两个库

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你的问题缺乏细节，所以在我的回答中我不得不做出假设。我建议编辑您的问题，添加代码来演示您的问题。这可能会让你得到更好的答案。这是如何回答这个问题的？@Talonmes如果他想使用标准软件来解决一系列科学问题，而scipy如果不付出巨大的努力，将永远无法解决这些问题，那么值得一试。我应该将此作为一个评论，而不是一个对此感到抱歉的问题