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안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.
다름이 아니라 희소 행렬 CSR 부분에서 궁금한 점이 있어 질문을 드립니다.
개정 이전 버전의 책 기준으로 p.478에서 CSR을 설명하는 부분에서 COO로 할 경우 행 위치 배열 = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] 이렇게 된다고 되어 있습니다.
그래서 고유 값의 시작 위치만 알고 있으면 행 위치 배열을 다시 만들 수 있다고 되어 있는데요.
행 위치 배열이 위와 같이 순차적으로 1일 늘어나는 게 아니라면 어떻게 되는 건가요?
가령, 행 위치 배열 = [0, 0, 0, 2, 2, 2, 4, 5] 와 같이 0, 1, 2, 3, 4, 5로 차례로 늘어나는 것이 아니라 0, 2, 4, 5와 같이 불연속적으로 늘어나도 CSR로 변환했을 때 원래의 행 위치 배열을 구할 수 있는 것인가요?
문서를 기준으로 특정 문서에는 모든 값이 0으로 채워진다면 위와 같이 불연속적인 값이 나올 것 같습니다.
하지만 모든 값이 0으로 채워진 문서는 공백인 문서이므로 고려하지 않는 것인가요? 감사합니다.
답변 1
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안녕하십니까,
불연속적으로 늘어나면 즉 중간에 0으로만 가득찬 ROW가 있으면 앞 위치 인덱스를 동일하게 반복합니다.
from scipy import sparse
import numpy as np
dense2 = np.array([[1,0,0,0,0,0],
[0,0,0,0,0,0],
[0,6,0,3,0,0],
[0,0,0,0,0,0],
[0,0,0,0,0,0],
[0,0,0,7,0,8],
[1,0,0,0,0,0],
[2,1,8,0,0,0]])
data2 = np.array([1, 6, 3, 7, 8, 1, 2, 1, 8])
row_pos = np.array([0, 2, 2, 5, 5, 6, 7, 8, 9])
col_pos = np.array([0, 1, 3, 3, 5, 0, 0, 1, 2])
# 행 위치 배열의 고유한 값들의 시작 위치 인덱스를 배열로 생성하되, 0으로 가득찬 행은 앞 위치 인덱스를 반복한 값으로 표시
row_pos_ind = np.array([0, 1, 1, 3, 3, 3, 5, 6, 9])
# CSR 형식으로 변환
sparse_csr = sparse.csr_matrix((data2, col_pos, row_pos_ind))
print(sparse_csr.toarray())
아래와 같이 csr 매트릭스에서 바로 확인 할 수도 있습니다. indptr 속성값이 행위치 배열의 위치 인덱스 입니다.
from scipy import sparse
import numpy as np
dense2 = np.array([[1,0,0,0,0,0],
[0,0,0,0,0,0],
[0,6,0,3,0,0],
[0,0,0,0,0,0],
[0,0,0,0,0,0],
[0,0,0,7,0,8],
[1,0,0,0,0,0],
[2,1,8,0,0,0]])
sparse_csr = sparse.csr_matrix(dense2)
print(sparse_csr.toarray())
print(sparse_csr.indices, sparse_csr.indptr)
늘 좋은 질문 감사합니다.