scipyの疎行列モジュール scipy.sparse を用いて行列A(n*n) とB(n*n)の要素同士の積を計算したいです。目標としては、C = A○Bとすると,cij = aij * bij のようにしたいのですが,なぜかできず,numpyと同様の操作をするとどうしても内積になってしまいます.
初歩だとは思うのですが,なかなか検索で探し当てることができず,教えていただけると助かります.
具体的には,
===
print("lil_matrix")
A = sp.lil_matrix([[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]])
B = sp.lil_matrix([[0,1,0],[0,1,0],[0,1,0]])
C = A*B
print(A.toarray())
print(B.toarray())
print(C.toarray())
===
として,本来であれば
C = [[0,1,0],[0,1,0],[0,1,0]] となってほしいところなのですが,
結果には
===
lil_matrix
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
[[0 1 0]
[0 1 0]
[0 1 0]]
[[0 3 0]
[0 3 0]
[0 3 0]]
===
と表示されてしまいます.
CSR格納形式の際も同様で,
===
print("csr_matrix")
A_csr = A.tocsr()
B_csr = B.tocsr()
C_csr = A_csr*B_csr
print(A_csr.toarray())
print(B_csr.toarray())
print(C_csr.toarray())
===
の結果が,
===
csr_matrix
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
[[0 1 0]
[0 1 0]
[0 1 0]]
[[0 3 0]
[0 3 0]
[0 3 0]]
===
ちなみに,np.dot(A,B)を用いても同様の結果となるので,要素同士の積をどのように計算したらいいのかわからず,基本的なところで詰まってしまっています.
どなたか教えていただけると助かります。
No.2ベストアンサー
- 回答日時:
A.multiply(B)
No.1
- 回答日時:
> numpyと同様の操作をする
numpy.matrixでも A*B は0 3 0;0 3 0 ;0 3 0 になります。
行列の積、ということでは、こちらの方が「普通」でしょう。
> 検索で探し当てることができず
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/genera …
は読みましたか?
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