我有一个列的列表和一个矩阵的上三角值,我想把它转换成一个对称矩阵。例如,我有
UpperTriangle = [[[0, 5], [6.0, 4.0]],
[[1, 3], [9.0, 6.0]],
[[2, 4, 6], [9.0, 6.0, 6.0]],
[[3], [4.0]],
[[4, 6], [4.0, 4.0]],
[[5], [2.6666666666666665]],
[[6], [4.0]]]
我想把它转换成
Symmetric = [[[0, 5], [6.0, 4.0]],
[[1, 3], [9.0, 6.0]],
[[2, 4, 6], [9.0, 6.0, 6.0]],
[[1, 3], [6.0, 4.0]],
[[2, 4, 6], [6.0, 4.0, 4.0]],
[[0, 5], [4.0, 2.6666666666666665]],
[[2, 4, 6], [6.0, 4.0, 4.0]]]
第一个列表涉及矩阵的第一行,列表中的第一个列表给出列索引,第二个列表给出与列索引相关的值。第二个列表与第二行相关,依此类推。在上面的示例中(row=0,column=0)有值6.0,(row=0,column=5)有值4.0,(row=1,column=1)有值9.0,(row=1,column=3)有值6.0。
其中一种方法是创建一个numpy矩阵,然后使用以下方法创建一个对称矩阵。
W = np.maximum( A, A.transpose() )
但是这是不可行的,因为实际的问题涉及一个包含35万行和列的矩阵,构建一个numpy矩阵A占用了太多的内存,转换它需要花费太多的时间。
在不需要构建numpy矩阵的情况下,将UpperTriangle转换为对称的最快的Python方法是什么(使用Python2.7)?(在合理的内存范围内)。
这个问题是在使用IBM的Cplex Python时出现的,您需要插入一个对称矩阵来设置二次矩阵。
import cplex
my_prob = cplex.Cplex()
my_prob.objective.set_quadratic(Symmetric)
my_prob.solve()
发布于 2018-09-17 19:00:24
这里输入的企业社会责任表示非常方便。在考虑每一行时,您当然会了解对称矩阵的列。到达每一行时,已经知道其上三角形式中省略的所有列的内容。您甚至可以按它们在该行中出现的顺序了解这些值!
因此,这只是一个简单的编程问题:
def sym(up): # alters 'up' in place
pfx=[([],[]) for _ in up] # to be added to each row
for r,((cc,vv),(pc,pv)) in enumerate(zip(up,pfx)):
for c,v in zip(cc,vv):
if c>r: # store off-diagonal for later row
cr,cv=pfx[c]
cr.append(r); cv.append(v)
cc[:0]=pc; vv[:0]=pv # prepend to preserve order
https://stackoverflow.com/questions/52364321
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