sparse行列の要素を置換したい。

Question

sparse行列を扱っています。ここでsparse行列の要素をある条件の元に別な値を置換したいです。しかし方法がわからずどのようにすれば良いか教えて欲しいです。

#A is 3×3 Sparse Matrix

print(A)
#(0, 0) 0.0001
#(1, 2) 1
#(2, 1) 0.1

B = Replace(A)# A_ij = 0 if A_ij < 0.01

print(B)
#(1, 2) 1
#(2, 1) 0.1 

type(A)
#scipy.sparse.csr.csr_matrix

このような置換をしたいです。

また今扱っているsparse行列は大きな規模であるため、sparse行列のまま置換を行いたいです。

追記

def replace_values(sparse_matrix, threshold):
    import numpy
    import scipy
    bool_ = [sparse_matrix.data > threshold][0]# 閾値を超える要素はTrueとなるbool値
    data = numpy.where(bool_)
    nonzero = numpy.nonzero(sparse_matrix)# nonzeroの要素番号
    values = bool_ * sparse_matrix.data# 閾値を超えない要素をゼロにする
    values = values[~(values == 0)]#ゼロを削除
    return scipy.sparse.csr_matrix((values,(nonzero[0][data], nonzero[1][data])))

今この関数で望んだような行列を取得することができますが、このコードは冗長であるように感じます。実際、実行時間も長いと感じました。
このコードの修正をお願いしたいです。

Comments

[meg_]

質問でのsparse行列とは何のオブジェクト（クラス）かを質問に追記された方が良いかと思います。

[hoshi1996]

修正しました。

Answer 1

これってdata属性の変更でできるんですかね？　

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> m = csr_matrix([[0.001, 0, 0], [0, 0, 1], [0,0.1,0]])
>>> m.data  # 単に非ゼロの中身が並んでるだけっぽい
array([0.001, 1.   , 0.1  ])
>>> type(m.data)  # numpy配列らしい
<class 'numpy.ndarray'>
>>> m.data[m.data < 0.01] = 0 # 自然な発想で書いてみる
>>> m.data  # ゼロが残る？
array([0. , 1. , 0.1])
>>> print(m)  # 残るらしい
  (0, 0)	0.0
  (1, 2)	1.0
  (2, 1)	0.1
>>> m.eliminate_zeros()  # 要らんので詰める
>>> print(m)  # よさそう
  (1, 2)	1.0
  (2, 1)	0.1

たぶんいけると思います。ドキュメント化されたpublic属性で書き込み可能なら、いじっても壊れないと期待します。

Answer 2

Replacing values in scipy sparse csr matrixを参考にすると、以下のように書けます。

import numpy as np
import pandas as pd

from scipy.sparse import csr_matrix, csc_matrix, coo_matrix, lil_matrix

l = [ [0.001, 0, 0], [0, 0, 1], [0,0.1,0]]
a = csr_matrix(l)
print(a)
#  (0, 0)        0.001
#  (1, 2)        1.0
#  (2, 1)        0.1

nnz_inds = a.nonzero()
keep = np.where(a.data >= 0.1)[0]
b = csr_matrix((a.data[keep], (nnz_inds[0][keep], nnz_inds[1][keep])), shape=a.shape)
print(b)
#  (1, 2)        1.0
#  (2, 1)        0.1