Pythonの空csr_matrixはValueErrorををスロー：ゼロサイズのインデックスアレイからの寸法

Question

を推測することはできませんここでのpython SSCCEだ：

import scipy.sparse 
data = [] 
row = [] 
col = [] 
csr = scipy.sparse.csr_matrix((data, (row, col))) #error happens here 
print(type(csr)) 
print(csr) 

私はエラーを取得するpython2.7でそれを実行している：

raise ValueError('cannot infer dimensions from zero sized index arrays') 
ValueError: cannot infer dimensions from zero sized index arrays 

csr = scipy.sparse.csr_matrix(([10,20,30], ([0,0,0],[0,1,2]))) 

またはこのような：：私は彼らがこのような値養うとき、それは正しく動作

csr = scipy.sparse.csr_matrix(([10,20], ([0,0],[0,1]))) 
csr = scipy.sparse.csr_matrix(([10], ([0],[0]))) 

私はでドキュメントを読んで： http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.htmlと

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html#usage-information

それは、私はそれでゼロのアイテムとCSR行列を作ることができない理由を説明していないようです。

このエラーは何が起こっているのですか？私は、scipy.sparse.csr.csr_matrix型は、インスタンス化時に少なくとも1つの値を持たなければならないと思いますか？それは愚かな制限のように思える。

Answer 1

Scipyスパース行列は、明確な形状を持っています。 （m、n）ここで、mは行数、nは列数です。例えば、csr_matrix(([1, 2], ([0, 3], [1, 4])))と書くと、csr_matrixは、行と列のインデックスの最大値からシェイプを推定します。しかし、csr_matrix(([], ([], [])))と書くと、この関数は行列の形状を知る方法がありません。（デフォルトでは、形状（0、0）の行列は作成されません）。それが明示的shapeを与えることです処理する

一つの方法：

In [241]: csr_matrix(([], ([], [])), shape=(3, 3)) 
Out[241]: 
<3x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' 
    with 0 stored elements in Compressed Sparse Row format> 

Answer 2

あなたは空のスパース行列作ることができます - 空の密なものからまたは形状パラメータを与えることによって：

In [477]: from scipy import sparse 
In [478]: sparse.csr_matrix([]) 
Out[478]: 
<1x0 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' 
    with 0 stored elements in Compressed Sparse Row format> 
In [479]: sparse.csr_matrix(([],([],[])),shape=(0,0)) 
Out[479]: 
<0x0 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' 
    with 0 stored elements in Compressed Sparse Row format> 

をshapeで大きな空のものを作成することもできます。

In [480]: sparse.csr_matrix(([],([],[])),shape=(1000,1000)) 
Out[480]: 
<1000x1000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' 
    with 0 stored elements in Compressed Sparse Row format> 
In [481]: M=_ 
In [482]: M[34,334]=1000 
/usr/lib/python3/dist-packages/scipy/sparse/compressed.py:730: SparseEfficiencyWarning: Changing the sparsity structure of a csr_matrix is expensive. lil_matrix is more efficient. 
    SparseEfficiencyWarning) 

しかし、値を挿入することや新しい行列を連結することの非効率性を考えると、なぜあなたはそのような生き物を作りたいと思うのでしょうか。

最初の引数はタプルであるときsparse.coo_matrixから関連するコードは：

  try: 
       obj, (row, col) = arg1 
      except (TypeError, ValueError): 
       raise TypeError('invalid input format') 

      if shape is None: 
       if len(row) == 0 or len(col) == 0: 
        raise ValueError('cannot infer dimensions from zero ' 
            'sized index arrays') 
       M = np.max(row) + 1 
       N = np.max(col) + 1 
       self.shape = (M, N)