稀疏矩阵Python的秩

Question

我有一个稀疏的csr矩阵，稀疏.csr_矩阵（A） ，我想计算矩阵秩

我知道有两个选项：我可以将其转换为numpy矩阵或数组（.todense（）或.toarray（）），然后使用np.linalg.matrix_秩（A） ，这违背了我使用稀疏矩阵格式的目的，因为我有非常大的矩阵。另一种选择是计算一个矩阵的SVD分解（sparse matrix svd in python），然后由此导出矩阵秩。在

还有其他的选择吗？目前有没有一种标准的，最有效的方法来计算稀疏矩阵的秩？我对在python中使用线性代数比较陌生，因此任何考虑到这一点的替代方法和建议都将是最有帮助的。在

Answer 1

我一直在用.todense()方法和rank method of numpy来计算答案。在

直到现在给了我一个满意的答复。在