scipy sparse csr matrixの辞書を保存して読み込む方法は？

Question

私はのscipy.sparse.csr_matrixオブジェクトを整数キーで値として持っています。これを別のファイルに保存するにはどうすればよいですか？

私は、各エントリのための定期的なndarrayを持っていた場合、私はjsonでそれをシリアル化できますが、私は疎行列でこれをしようとすると：

TypeError: <75x75 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 10 stored elements in Compressed Sparse Row format> is not JSON serializable

：

with open('filename.txt', 'w') as f: 
      f.write(json.dumps(the_matrix)) 

私はTypeError例外を取得します

整数と疎なcsr行列の値であるキーを使用して辞書を保存するにはどうすればよいですか？

Answer 1

Newer scipyバージョンは、scipy.sparse.save_npz機能（および対応する負荷）を持っています。スパース行列の属性をnumpysavez zipアーカイブに保存します。 csrの場合は、data,indicesおよびindptrアレイに加えてシェイプを保存します。

scipy.io.savematは、疎行列をMATLAB互換フォーマット（csc）で保存できます。疎行列を扱うことができる1つまたは2つの他のフォーマットがありますが、私はそれを扱っていません。

スパース行列にはnumpy配列が含まれていますが、配列サブクラスではないため、numpy関数を直接使用することはできません。

numpyアレイのpickleは、np.saveです。オブジェクトを含む配列は、pickle（可能な場合）を使用します。だから配列の辞書のピクルスが動作するはずです。

疎なdokフォーマットはdictのサブクラスなので、pickleableかもしれません。それはjsonでも動作するかもしれません。しかし、私はそれを試していない。ところで

、平野numpyの配列のいずれかjsonedすることはできません。

In [427]: json.dumps(np.arange(5)) 
TypeError: array([0, 1, 2, 3, 4]) is not JSON serializable 
In [428]: json.dumps(np.arange(5).tolist()) 
Out[428]: '[0, 1, 2, 3, 4]' 

dokはどちらか動作しません。

In [444]: io.mmwrite('test.mm', M) 
In [446]: cat test.mm.mtx 
%%MatrixMarket matrix coordinate integer general 
% 
1 5 4 
1 2 1 
1 3 2 
1 4 3 
1 5 4