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在Python中，如何在不循环的情况下从另一个矩阵的值中分配稀疏矩阵的值？(In Python, how to assign the values of a sparse matrix from the values of another matrix without looping?)
在Python中，如何在不循环的情况下从另一个矩阵的值中分配稀疏矩阵的值？(In Python, how to assign the values of a sparse matrix from the values of another matrix without looping?)
我想做以下事情。
我有AA和x。 AA的形状和类型是
(1, 4) <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>数字4只是一个例子。 在实际情况中，我有一个非常大的矩阵，如10000.x是
(4,) <type 'numpy.ndarray'>现在我想要做的是用AA的值分配AA的值。
如果我做
AA=x然后AA的类型将变为x，这不是我想要的。 我想让AA保持稀疏。 如果我做循环，当矩阵变大时似乎不可行。 你可以帮帮我吗？ 谢谢。
I want to do the following.
I have AA and x. AA's shape and type are
(1, 4) <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>the number 4 is just an example. In the real case, I have a very big matrix, like 10000. x's are
(4,) <type 'numpy.ndarray'>Now what I want to do is to assign the values of AA with the values of x.
If I do
AA=xthen AA's type will change to x's, which isn't what I want. I want to keep AA as sparse. If I do looping, it seems not doable when the matrix becoming large. Could you help me? Thanks.
原文：https://stackoverflow.com/questions/26550972
更新时间：2023-07-29 10:07
最满意答案
你应该从中导入主题
import { Subject } from 'rxjs/Rx'; //full bundle要么
import { Subject } from 'rxjs/Subject';//deep import , minimal import as required.you should import Subject from
import { Subject } from 'rxjs/Rx'; //full bundleOr
import { Subject } from 'rxjs/Subject';//deep import , minimal import as required.
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