按索引访问coo_矩阵的类型错误

这个 coo_matrix 类不支持索引。您必须将其转换为其他稀疏格式。

下面是一个例子 库克矩阵 :

In [19]: import numpy as np

In [20]: from scipy.sparse import coo_matrix

In [21]: m = coo_matrix([[0, 0, 0, 1], [2, 0, 0 ,0], [0, 0, 0, 0], [0, 3, 4, 0]])

正在尝试索引 m 失败:

In [22]: m[0,0]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-1f78c188393f> in <module>()
----> 1 m[0,0]

TypeError: 'coo_matrix' object is not subscriptable

In [23]: idx = np.array([2, 3])

In [24]: m[idx]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-a52866a6fec6> in <module>()
----> 1 m[idx]

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

如果你改变信仰 米 对于CSR矩阵,可以用 idx :

In [25]: m.tocsr()[idx]
Out[25]: 
<2x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 2 stored elements in Compressed Sparse Row format>

如果要进行更多的索引,最好将新数组保存在变量中,并根据需要使用它:

In [26]: a = m.tocsr()

In [27]: a[idx]
Out[27]: 
<2x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
    with 2 stored elements in Compressed Sparse Row format>

In [28]: a[0,0]
Out[28]: 0

试试看这个。

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.19.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.todense.html

在通过索引访问之前,需要转换为密集矩阵。
尝试稀疏矩阵上的toArray()方法,然后可以通过索引进行访问。