入力データがすべて列ベクトルのときにコードが回りません

Question

実現したいこと

x_initial.csvは以下のようなファイルです。
1
1
1
1
1

y.csv
5
26
10

R.csvは以下のようなファイルです。
1 0 0 0 0
0 3 4 0 2
0 0 0 5 0

「該当のソースコード」の34行目～61行目（疎行列での計算1）では望みの結果を得ることができました。39～41行目に示してある通り、ucsrは行ベクトルです。
ucsrを（xcsr、ycsrと同様に）列ベクトルで出力したいと思い、63～81行目、疎行列での計算2を書きました。34行目に対応するのが63行目、46行目に対応するのが75行目となっています。疎行列での計算2がうまく回らないので、どなたかコードを直していただけないでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "〇〇〇\testCV464-2.py", line 78, in <module>
    ucsr = ucsr + c2*Icsr[i]
           ~~~~~^~~~~~~~~~~~
  File "〇〇〇\sparse\_base.py", line 529, in __add__
    raise ValueError("inconsistent shapes")
ValueError: inconsistent shapes

該当のソースコード

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix

rows = 3
I = np.eye(rows) 

rows = 3
cols = 5

R = pd.read_csv("R.csv",header=None).values.tolist()
x = pd.read_csv("x_initial.csv",header=None).values.tolist()
y = pd.read_csv("y.csv",header=None).values.tolist()

Icsr = csr_matrix(I)
Rcsr = csr_matrix(R)
xcsr = csr_matrix(x)
ycsr = csr_matrix(y)

print(xcsr)
#(0, 0)        1
#(1, 0)        1
#(2, 0)        1
#(3, 0)        1
#(4, 0)        1
print('')
print(ycsr)
#(0, 0)        5
#(1, 0)        26
#(2, 0)        10
print('')

############疎行列での計算1
u = [1e-6 for i in range(rows)]
ucsr = csr_matrix(u)

print(ucsr)
#(0, 0)        1e-06
#(0, 1)        1e-06
#(0, 2)        1e-06

for i in range(0,rows,1):
    if i==0:
        print('check1'+'\t'+str(ycsr[i]-np.inner(Rcsr[i], xcsr))) #check1    (0, 0)        4.0   
        print('check2'+'\t'+str(ucsr.T[i]))#check2    (0, 0)        1e-06
    c1 = (ycsr[i]-np.inner(Rcsr[i], xcsr))-ucsr.T[i]
    print(c1)
    #(0, 0)        3.999999
    #(0, 0)        16.999999
    #(0, 0)        4.999999
    ucsr = ucsr + c1*Icsr[i]
        
print('')
print(ucsr)
# (0, 0)        4.0
# (0, 1)        17.0
# (0, 2)        5.0

print('')
print('')

############疎行列での計算2
u = [[1e-6 for j in range(1)] for i in range(rows)]
ucsr = csr_matrix(u)

print(ucsr)
#(0, 0)        1e-06
#(1, 0)        1e-06
#(2, 0)        1e-06
           
for i in range(0,rows,1):    
    if i==0:
        print('check3'+'\t'+str(ycsr[i]-np.inner(Rcsr[i], xcsr)))# (0, 0)        4    
        print('check4'+'\t'+str(ucsr[i]))#check4    (0, 0)        1e-06
    c2 = (ycsr[i]-np.inner(Rcsr[i], xcsr))-ucsr[i]
    print(c2)
    # (0, 0)        3.999999
    ucsr = ucsr + c2*Icsr[i]
  
print(ucsr)

試したこと

xとyが列ベクトル、uが行ベクトルのときにうまくいって、x, y, uすべて列ベクトルのときにうまくいかない理由がよく分かりませんでした。x, y, uすべて列ベクトルの方が自然な場合のような気がします。

疎行列を使わないコードは以下の通りです。

import numpy as np
import pandas as pd

rows = 3
I = np.eye(rows) 

R = pd.read_csv("R.csv",header=None).values.tolist()
x = pd.read_csv("x_initial.csv",header=None).values.tolist()
y = pd.read_csv("y.csv",header=None).values.tolist()

u = [1e-6 for i in range(rows)]
for i in range(0,rows,1):
    c = (y[i]-np.dot(R[i],x))-u[i]
  
    for l in range(0,rows,1):
        u[l] = u[l] + c*I[i][l]     
    
print(u)#[array([4.]), array([17.]), array([5.])]

Comments

[melian]

shape を合わせればよい、ということであれば転置(transpose)するとよいかもしれません。

## ucsr = ucsr + c2*Icsr[i]
ucsr = ucsr + (c2*Icsr[i]).T

ucsr の値は以下の様になりますが、これでよいのかどうかは不明です。

<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
　　　　with 3 stored elements and shape (3, 1)>
Coords Values
(0, 0) 4.0
(1, 0) 17.0
(2, 0) 5.0

[yyicp]

>melian様
ありがとうございます。

78行目を
ucsr = ucsr + (c2*Icsr[i]).T
にすると、以下のようなエラーが出ますので、75行目にも何らかの修正が必要が気がしますが、いかがでしょうか。

Traceback (most recent call last):
File "〇〇〇\testCV464-2.py", line 75, in <module>
c2 = (ycsr[i]-np.inner(Rcsr[i], xcsr))-ucsr[i]
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~
File "〇〇〇\sparse\_base.py", line 548, in __sub__
raise ValueError("inconsistent shapes")
ValueError: inconsistent shapes

[melian]

こちらの環境(Python3.13.3, SciPy 1.16.1)では75行目でエラーが発生しないですね。。。

[yyicp]

私の環境は古かったので
python 3.13.6
scipy　1.16.1
に上げました。

しかし、同様のエラーが出ます。

「該当のソースコード」をもう一度書きます。
75: c2 = (ycsr[i]-np.inner(Rcsr[i], xcsr))-ucsr[i]
76: print(c2)
77: # (0, 0) 3.999999
78: ucsr = ucsr + c2*Icsr[i]

ご提案にあるように、78行目だけを
ucsr = ucsr + (c2*Icsr[i]).T
とするだけではなく、
その前にある75行目にも何らかの書き換えが必要だと言われていると思うのですが、いかがでしょうか。

[melian]

やはりエラーにはなりませんね。。。先程は書き忘れたのですが Numpy のバージョンはどうなっていますか？ こちらでは 2.3.2 を使用しています。

[yyicp]

numpyは2.3.2です。

[yyicp]

47行目の出力が3行（48～50行目）あるのに対し、76行目の出力が1行（77行目）しかないのが少し気になっています。

[melian]

76行目の出力が1行というのはこちらも同様です。以下、こちらで実行した際に表示されるログです。

<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
with 1 stored elements and shape (1, 1)>
Coords Values
(0, 0) 3.999999
<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
with 1 stored elements and shape (1, 1)>
Coords Values
(0, 0) 16.999999
<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
with 1 stored elements and shape (1, 1)>
Coords Values
(0, 0) 4.999999
<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
with 3 stored elements and shape (3, 1)>
Coords Values
(0, 0) 4.0
(1, 0) 17.0
(2, 0) 5.0

[yyicp]

大変申し訳ありません。

確認時の私のコードにミスがありました。

## ucsr = ucsr + c2*Icsr[i]
ucsr = ucsr + (c2*Icsr[i]).T
で解決しましたので、回答欄にご記入いただけないでしょうか。

Answer 1

既に解決済みなので，御参考です。

（2次元の）列ベクトルに揃えたいという意図を踏まえると，Icsr[i] を .reshape((-1, 1)) メソッドを用いて列ベクトルに変形するという方法も考えられます。

なお，Sparse arrays(scipy.sparse) の Note によれば，csr_matrix() の代わりに csr_array() が推奨されていますので，下記の記述例では csr_array() を用いています。また，念のため通常の配列を用いた記述例を先に示しています。

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_array

rows, cols = 3, 5

I = np.eye(rows)
R = pd.read_csv('R.csv', header=None, sep=r'\s+').to_numpy()
x = pd.read_csv('x_initial.csv', header=None).to_numpy()
y = pd.read_csv('y.csv', header=None).to_numpy()
u = np.array([[1e-6]] * rows)

for i in range(rows):
    c = y[i] - R[i] @ x - u[i]
    u += c * I[i].reshape((-1, 1))

print(u)
# [[ 4.]
#  [17.]
#  [ 5.]]

# ----------

Icsr = csr_array(I)
Rcsr = csr_array(R)
xcsr = csr_array(x)
ycsr = csr_array(y)
ucsr = csr_array([[1e-6]] * rows)

for i in range(rows):
    ccsr = ycsr[i] - Rcsr[i] @ xcsr - ucsr[i]
    ucsr += ccsr * Icsr[i].reshape((-1, 1))

# print(ucsr)
print(ucsr.toarray())
# [[ 4.]
#  [17.]
#  [ 5.]]

Comments

[yyicp]

ご回答ありがとうございます。
お返事遅くなって申し訳ありません。

私の環境では以下のようなエラーが出ます。

Traceback (most recent call last):
File "〇〇〇\testCV464-2.py", line 14, in <module>
c = y[i] - R[i] @ x - u[i]
~~~~~^~~
ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 5 is different from 1)

[little_street]

行列の積（R[i] @ x）でミスマッチのエラーが生じているようです。R がうまく読み込めたか確かめて（print(R)）みてください。なお，R.csv の区切り文字は質問の記載に合わせてスペースにしていますが，もしカンマであれば sep=r'\s+' は削除してください。

[yyicp]

sep=r'\s+' を削除して解決しました。
どうもありがとうございました。

Answer 2

shape を合わせればよい、ということであれば転置(transpose)するとよいかと思います。

## ucsr = ucsr + c2*Icsr[i]
ucsr = ucsr + (c2*Icsr[i]).T

最終的な ucsr の値は以下になります。

<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
	with 3 stored elements and shape (3, 1)>
  Coords	Values
  (0, 0)	4.0
  (1, 0)	17.0
  (2, 0)	5.0

Comments

[yyicp]

できました。
どうもありがとうございました。

私のミスでお手数をお掛けして申し訳ありませんでした。