我一直都想要这个，实际上还没有一种很好的内置方法。这是一种方法。我选择制作lil_matrix的子类并添加remove_col函数。如果需要，可以改为将removecol函数添加到lib/site- packages/scipy/sparse/lil.py文件中的lil_matrix类中。这是代码：
from scipy import sparse
from bisect import bisect_left
class lil2(sparse.lil_matrix):
def removecol(self,j):
if j < 0:
j += self.shape[1]
if j < 0 or j >= self.shape[1]:
raise IndexError('column index out of bounds')
rows = self.rows
data = self.data
for i in xrange(self.shape[0]):
pos = bisect_left(rows[i], j)
if pos == len(rows[i]):
continue
elif rows[i][pos] == j:
rows[i].pop(pos)
data[i].pop(pos)
if pos == len(rows[i]):
continue
for pos2 in xrange(pos,len(rows[i])):
rows[i][pos2] -= 1
self._shape = (self._shape[0],self._shape[1]-1)
我已经尝试过了，没有发现任何错误。我当然认为这比将列切成薄片要好，据我所知，这只会创建一个新矩阵。
我决定也要创建一个removerow函数，但我认为它不如removecol好。我受到无法以我想要的方式从ndarray中删除一行的限制。这是可以添加到上面的类中的removerow
def removerow(self,i):
if i < 0:
i += self.shape[0]
if i < 0 or i >= self.shape[0]:
raise IndexError('row index out of bounds')
self.rows = numpy.delete(self.rows,i,0)
self.data = numpy.delete(self.data,i,0)
self._shape = (self._shape[0]-1,self.shape[1])
也许我应该将这些功能提交到Scipy存储库。
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清零编程群