Python 将稀疏矩阵与稀疏向量相乘（有效方法）

我有一个大小为N*N的稀疏矩阵M，具有Nd非零元素，以及大小为N*1的稀疏向量a，具有Na非零元素。（N是大的） 我想计算矩阵乘法B=MA

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我在scipy.sparse中使用稀疏矩阵表示P=csr\u矩阵（M）。然后我做B=P.dot（A）

我知道这个操作的复杂性是O（Nd）。在计算中，A似乎被视为稠密向量。因为当我改变数值Na时，这个乘法的计算时间不会改变。但是向量A也是稀疏的。有没有什么有效的方法可以用更少的计算时间来执行乘法

在我的模拟中，M是固定的。向量A是不同的，但它们都是稀疏的

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非常感谢。

“在我的模拟中，M是固定的。向量A是不同的，但它们都是稀疏的。”-将A矩阵叠加到一个稀疏矩阵中，然后执行一个稀疏矩阵乘法。事实上，向量A2基于MA1的结果。我不知道所有的A在同一时间。它是一步一步计算出来的。只是想弄清楚，

A

也是一个

csr\u矩阵

？有一些不同乘法方法的计时。“在我的模拟中，M是固定的。向量A是不同的，但它们都是稀疏的。”-将A矩阵叠加到一个稀疏矩阵中，然后执行一个稀疏矩阵乘法。事实上，向量A2基于MA1的结果。我不知道所有的A在同一时间。它是一步一步计算出来的。只是想弄清楚，

A

也是一个

csr\u矩阵

？有一些不同乘法方法的计时。