我有以下情况:
我有两个形状相同的 csr_matrices(以向量的形式)，如果向量 v 的对应值不为零，我想替换向量 u 的值。
所以:
u[i,0] = v[i,0] iff v[i,0] is not zero
当然我可以遍历整个事情，但我认为应该有一个更 pythonic 的解决方案来解决这个问题，这也会加快整个事情的速度。
谢谢
请您参考如下方法:
我认为你会得到的最好的可能是这个，但是这不会为 u 的稀疏模式添加新值，只是当且仅当 (u[i,j]非零)和(v[i,j] != 0)!
if not isinstance(u, csr_matrix):
raise ValueError
# make sure that data is as expected. I hope this is all thats necessary. Not sure when it is necessary:
u.sum_duplicates()
col = np.arange(u.shape[0]).repeat(np.diff(u.indptr))
row = u.indices
# You could mask out specific rows/columns here too I guess
new_data = v[row, col]
new_data = np.asarray(new_data).squeeze() # probably not necessary, but doesn't hurt too
mask = new_data != 0
np.putmask(u.data, mask, new_data)
# or if you prefere, but a bit slower for the putmask call:
u.data[mask] = new_data[mask]
不好意思，来回说了一些，如果还有不对的地方。我有点希望有一个更简洁的解决方案...
