Filter dichte Matrix und verwandeln sich in spärliche CSR-Matrix?

Question

Wenn ich eine dichte Matrix d

d = np.random.rand(4,4); d 
>>> array([[ 0.95969707, 0.91678543, 0.28401043, 0.27390336], 
    [ 0.50924662, 0.37591608, 0.32424021, 0.56422093], 
    [ 0.61126002, 0.42979466, 0.67529606, 0.4462593 ], 
    [ 0.12900253, 0.81314236, 0.40393894, 0.79878679]]) 

Wie I/Filterwerte umwandeln, die unter einem Schwellenwert sind und drehen diese in 0.0 so kann ich d in eine spärliche csr Matrix machen? So in dem obigen Beispiel der erste Schritt so etwas wie wäre:

threshold = 0.8 
d = d.filter(lambda x: x > threshold); d # pseudo code - filter values below 0.8 
>>> array([[ 0.95969707, 0.91678543, 0.0, 0.0], 
    [ 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], 
    [ 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], 
    [ 0.0, 0.81314236, 0.0, 0.0]]) 

Und dann d in eine spärliche csr Matrix drehen:

scipy.sparse.csr_matrix(d) 
>>> <3x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' 
    with 4 stored elements in Compressed Sparse Row format> 

EDIT: Ich habe Methoden gesehen wie:

d = d[np.where(d>0.8)]; d 
>>> array([ 0.95969707, 0.91678543 , 0.81314236]) 

aber nicht beibehalten die Form d, so wird es nicht in eine csr Matrix

drehen arbeiten

Answer 1

d[d<0.8] = 0.0 
scipy.sparse.csr_matrix(d) 

Das funktioniert gut