Python 稀疏lil_矩阵无法分配数据

当试图直接设置稀疏

lil_矩阵

的

data

属性时，我遇到了非常意外的行为。有人能解释一下下面这个简单的例子中发生了什么吗

我的特殊用例是我想将行设置为模2；i、 在密集矩阵中，我只想做

矩阵[0]=2

from scipy import sparse
import numpy as np
np.random.seed(0)

matrix = sparse.rand(10**3,10**3).tolil()
num_entries = len(matrix[0].data[0])
print num_entries
# 9

# this throws no errors...
matrix[0].data[0] = [2]*num_entries
# but does nothing!

assert (np.array(matrix[0].data) == 2).all() # FAILS

# in fact nothing can be done to alter .data directly...
matrix[0].data[0].pop() # returns the last float from the row
# but does not actually pop it from the row!
assert (len(matrix[0].data[0]) == num_entries-1) # FAILS

---

我不太清楚

矩阵[0]

是什么类型的对象，但我认为您的意思是删除

矩阵

上的索引，只保留

数据

：

num_entries = len(matrix.data[0])
matrix.data[0] = [2]*num_entries

---

@vlsd发现了这个错误，但我添加这个来说明更多

我发布的代码的问题是我（始终）分配给

矩阵[0]。数据。问题是
矩阵[0]
的工作原理与密集阵列不同；它不是简单地指向同一个对象，而是创建一个新对象（我认为）。因此，将数据分配给这个新对象是可以的，但它不会影响矩阵。这就是问题所在

因此，以下代码可以正常工作：

matrix.data[0] = [2]*num_entries
assert (np.array(matrix.data[0]) == 2).all() # passes
matrix.data[0].pop()
assert (len(matrix.data[0]) == num_entries-1) # passes

NB从列表中弹出通常是个坏主意，因为这可能会破坏稀疏矩阵的完整性。但这只是为了演示。现在有了意义。
这解决了问题，谢谢！我认为原因是
矩阵[0]
实际上是在复制第一行并将其放入新矩阵中。因此，当我设置数据时，我没有设置矩阵。
num\u条目的值是多少？我猜是
0
matrix.data
是一个列表列表，
matrix.data[0]
是第一个列表。它很可能是空的。我在上面的代码中添加了它——但是num_条目是9。matrix.data实际上是一个列表python对象的numpy.array。因此
matrix[i]。data[0]==matrix.data[i]
对于所有
i
都是正确的，但与
is
操作符相比，情况并非如此。