Python逐行访问矩阵

在Python中，如果你有一个稀疏矩阵（sparse matrix），可以使用`scipy.sparse`库来操作。对于`csr_matrix`（Compressed Sparse Row）形式的矩阵，你可以通过其索引来逐行访问非零元素。这里有一个示例：

# 假设我们有如下的稀疏矩阵M
M = sparse.csr_matrix((arrays, (arrays, arrays)), shape=(3, 3))  # 注意shape参数用于设定矩阵大小

# 访问第i行的非零元素
row_index = 1  # 选择要访问的行，从0开始计数
nonzero_elements = M[row_index].data  # .data属性返回非零元素值
row_indices = M[row_index].indices  # .indices属性返回对应的列索引

print(f"Row {row_index} non-zero elements and their indices:")
for i, val in zip(row_indices, nonzero_elements):
    print(f"Element at ({i}, {val})")

在这个例子中，`row_index`变量代表你要访问的行号，`.data`和`.indices`属性则分别提供了该行的非零元素值和它们在原数组中的位置。

如果矩阵不是稀疏的，比如numpy的`array`，直接使用索引即可：

# 假设我们有密集矩阵arrays
arrays_dense = np.array([[1, 2, 3], [4, 0, 0], [5, 6, 7]])
row = 1
row_elements = arrays_dense[row]

print(f"Row {row} elements:", row_elements)