python - SciPy/NumPy: csr_matrix を正規化する

Question

csr_matrix を正規化しようとしています:

<5400x6845 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'> with 91833 stored elements in Compressed Sparse Row format>

私が試したのはこれでした：

import numpy as np
from scipy import sparse

# ve is my csr_matrix
ve_sum = ve.sum(axis=1)
ve_sums = sparse.csr_matrix(np.tile(ve_sum, (1, ve.shape[1]))) # <-- here I get MemoryError
n_ve = ve/ve_sums 

これは明らかに、この種の簡単な正規化を行う正しい方法ではありません。

正しい方法は何ですか？

Answer 1

# Normalize the rows of ve.
row_sums = np.array(ve.sum(axis=1))[:,0]
row_indices, col_indices = ve.nonzero()
ve.data /= row_sums[row_indices]

簡単なグーグル検索でもこれが明らかになります。