python 删除稀疏矩阵a的全0行i和对应的列

在Python中，如果你有一个稀疏矩阵（通常是通过`scipy.sparse`库创建的，如`scipy.sparse.csr_matrix`），删除全零行和对应列可以分为两步：

1. 首先，你需要确定哪些行是全零的。你可以使用`scipy.sparse.csr_matrix.getnnz(axis)`方法获取每一行非零元素的数量。如果某一行所有元素都是0，其nnz值会为0。

from scipy.sparse import csr_matrix

# 假设你有名为sparse_matrix的稀疏矩阵
row_indices = sparse_matrix.indptr[1:] - sparse_matrix.indptr
col_indices = sparse_matrix.indices
data = sparse_matrix.data

# 计算非零行索引
non_zero_rows = [i for i in range(sparse_matrix.shape[0]) if row_indices[i] > 0]

2. 然后，你可以使用这些非零行索引和原矩阵的结构信息来构建一个新的稀疏矩阵，只保留非零行。`scipy.sparse`库提供了一个便捷的方式来完成这个操作：

# 创建新的稀疏矩阵，仅包含非零行
new_sparse_matrix = csr_matrix((data[(row_indices[non_zero_rows], col_indices)], (non_zero_rows, col_indices)), shape=sparse_matrix.shape)

这将创建一个新的稀疏矩阵，其中包含了原始矩阵中所有非全零行及其对应的列。