Numpy 列转换时的稀疏度警告
在本文中,我们将介绍 Numpy 转换列的稀疏度警告,了解其原因和解决方法以提高代码的效率。
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什么是稀疏度警告?
在使用 Numpy 数组的转换方法时,例如 np.array[:,i] = new_column
,如果新列的数值大多数为0,则原始数组的稀疏度就会降低,导致一些先前可用的优化方法成为了障碍。
因此,Numpy 提供了一个警告,以提示用户在这种情况下进行转换的低效率。
下面是一个示例:
这段代码将第一列全都设置为了0,这样会导致 3*3 的矩阵变得非常稀疏。因此,你会看到一段警告信息:
这个警告表示,如果这个数组之前是稠密的,则现在它将被转换为一个稀疏的形式。这种转换是非常消耗计算资源的,因此建议使用开销更小的 lil_matrix 类。
怎么解决?
避免这个警告的方法很简单,就是使用 scipy.sparse.lil_matrix
字类代替 numpy.array
。这个子类不会返回稀疏度警告,并且通过修改行或列的操作效果也很好。
下面是代码示例:
注意到,代码中的 new_col 现在是一个稀疏矩阵(sparse matrix)类型。这是因为它们允许我们存储那些非零值。因此,不再需要在空列中存储很多0值,而是仅仅存储实际被修改的那些值。
为了进一步提高代码效率,你可以使用 COO 存储格式,例如 scipy.sparse.coo_matrix
。这种存储格式能够更快地进行矩阵转换。
下面是展示 COO 的代码示例:
这个示例中,我们先创建了一个 COO 矩阵,然后将其转换为 LIL 类型以进行行转换,最后得到了我们想要的结果。
总结
当你使用 Numpy 数组时,记得警惕稀疏度警告。针对这个问题,我们可以使用 LIL 和 COO 类型来代替纯 NumPy 数组,从而避免警告,并提高代码效率。希望这篇文章对你有所帮助!