スパース行列の要素的な絶対値

Question

スパース行列の要素的な絶対値はどのようにして得ることができますか？一般に、ユーザー定義関数を使用して行列を別の行列にマップすることは可能ですか？私にとって

Answer 1

以下単にscipyのダウンロードで

import numpy as np 
from scipy import sparse 

a = sparse.identity(5).tocsr() * 1j 
a[2,4] = 1-1j 
b = np.absolute(a) 
b.A 
# array([[ 1.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ], 
#  [ 0.  , 1.  , 0.  , 0.  , 0.  ], 
#  [ 0.  , 0.  , 1.  , 0.  , 1.41421356], 
#  [ 0.  , 0.  , 0.  , 1.  , 0.  ], 
#  [ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 1.  ]]) 

# general functions: use the data attribute to access nonzeros 

b.data = np.exp(b.data) 
b.A 
# array([[ 2.71828183, 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ], 
#  [ 0.  , 2.71828183, 0.  , 0.  , 0.  ], 
#  [ 0.  , 0.  , 2.71828183, 0.  , 4.11325038], 
#  [ 0.  , 0.  , 0.  , 2.71828183, 0.  ], 
#  [ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 2.71828183]]) 

Answer 2

疎行列オブジェクトはメソッド__abs__()を実装し動作します。つまり、Pythonのビルトインabs()関数を使用することができます。それは__abs__()メソッドへの呼び出しをディスパッチします。たとえば、

In [16]: from scipy.sparse import csr_matrix 

In [17]: a = csr_matrix([[1+1j, 0, 0, 0], [0, -2, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [3-4j, 0, -5j, 0]]) 

In [18]: a.A 
Out[18]: 
array([[ 1.+1.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j], 
     [ 0.+0.j, -2.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j], 
     [ 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j], 
     [ 3.-4.j, 0.+0.j, 0.-5.j, 0.+0.j]]) 

In [19]: b = abs(a) 

In [20]: b.A 
Out[20]: 
array([[ 1.41421356, 0.  , 0.  , 0.  ], 
     [ 0.  , 2.  , 0.  , 0.  ], 
     [ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ], 
     [ 5.  , 0.  , 5.  , 0.  ]])