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Scipy Sparse:SciPy/NumPy 更新后出现奇异矩阵警告
我的问题是由大型电阻器系统的节点分析产生的 我基本上是在设置一个大的稀疏矩阵A 我的解向量b 我正在尝试求解线性方程A x b 为了做到这一点 我正在使用scipy sparse linalg spsolve method 直到最近 一切都
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NumPy
scipy
sparsematrix
linearequation
如何在Python中高效地添加稀疏矩阵
我想知道如何在Python中有效地添加稀疏矩阵 我有一个程序 可以将大任务分解为子任务 并将它们分配到多个 CPU 上 每个子任务都会产生一个结果 一个 scipy 稀疏矩阵 格式为 lil matrix 稀疏矩阵尺寸为 100000x50
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NumPy
scipy
addition
sparsematrix
沿轴 0 重复 scipy csr 稀疏矩阵
我想重复 scipy csr 稀疏矩阵的行 但是当我尝试调用 numpy 的重复方法时 它只是将稀疏矩阵视为对象 并且只会将其作为 ndarray 中的对象重复 我浏览了文档 但找不到任何实用程序来重复 scipy csr 稀疏矩阵的行 我
python
matrix
scipy
repeat
sparsematrix
NumPy 和 SciPy - .todense() 和 .toarray() 之间的区别
我想知道使用是否有什么区别 优点 缺点 toarray vs todense 在稀疏 NumPy 数组上 例如 import scipy as sp import numpy as np sparse m sp sparse bsr mat
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Arrays
NumPy
scipy
sparsematrix
使用 python 生成器高效创建 scipy.lil_matrix
我有一个生成单一维度的生成器numpy arrays 的长度相同 我想要一个包含该数据的稀疏矩阵 行的生成顺序与我希望它们出现在最终矩阵中的顺序相同 csr矩阵优于lil矩阵 但我认为后者在我描述的场景中更容易构建 假设row gen是一个
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NumPy
scipy
Generator
sparsematrix
远程linux服务器到远程linux服务器大型稀疏文件复制 - 如何?
我有两台 CentOS 5 4 服务器 每台服务器上都安装了 VMware Server 假设我始终对 vmware 虚拟机使用稀疏文件 将虚拟机文件从一台服务器复制到另一台服务器的最可靠 最快速的方法是什么 虚拟机的文件复制起来很痛苦 因
Linux
copy
largefiles
virtualmachine
sparsematrix
scipy.sparse.hstack(([1], [2])) ->“ValueError:块必须是二维的”。为什么?
scipy sparse hstack 1 2 and scipy sparse hstack 1 2 工作得很好 但不是scipy sparse hstack 1 2 为什么会这样呢 这是我的系统上发生的情况的痕迹 C Anaconda
python
scipy
sparsematrix
特征密集稀疏矩阵乘积是线程化的吗?
我知道稀疏密集产品是根据文档进行线程化的 https eigen tuxfamily org dox TopicMultiThreading html https eigen tuxfamily org dox TopicMultiThre
c
sparsematrix
Eigen
使用Redis从有限范围内生成唯一ID
我有一些数据库项目 除了主键之外 还需要项目所属组的唯一索引 我们来调用属性nbr 以及将项目分组在一起并定义唯一范围的属性nbr 我们会打电话group This nbr必须在 1 N 范围内 并且may从外部源导入项目时进行设置 由于所
Algorithm
Redis
sparsematrix
pyspark中的稀疏向量RDD
我一直在使用 mllib 的功能通过 Python Pyspark 实现此处描述的 TF IDF 方法 https spark apache org docs 1 3 0 mllib feature extraction html http
apachespark
PySpark
sparsematrix
apachesparkmllib
tfidf
scipy 中稀疏正定线性系统推荐的直接求解器?
如果 scipy sparse 文档中对此有清楚的解释 我很抱歉 使用 scipy 时 您建议使用什么函数来求解稀疏正定线性方程组 我想使用直接方法 并且希望对列重新排序 以便在系数矩阵的 Cholesky 分解中尽可能保持稀疏性 理想情况
scipy
sparsematrix
umfpack
Python 中带有大稀疏矩阵的 kNN
我有两个大的稀疏矩阵 In 3 trainX Out 3 lt 6034195x755258 sparse matrix of type
python
scikitlearn
sparsematrix
nearestneighbor
具有稀疏矩阵的 numpy 元素外积
我想在 python 中对三个 或四个 大型二维数组进行逐元素外积 值是 float32 四舍五入到小数点后两位 它们都具有相同的行数 n 但具有不同的列数 i j k 所得数组的形状应为 n i j k 然后 我想对结果的每一列求和 最终
python
NumPy
sparsematrix
matrixmultiplication
elementwiseoperations
如何将稀疏矩阵拆分为训练集和测试集?
我想了解如何使用稀疏矩阵 我有这段代码可以生成多标签分类数据集作为稀疏矩阵 from sklearn datasets import make multilabel classification X y make multilabel cl
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NumPy
scikitlearn
sparsematrix
使用 Numpy 生成行和列之和为 1 的随机二进制矩阵
我想生成一个随机数n x n使用 NumPy 的二进制矩阵 其中 每个值都是0 or 1 每行总计为1 每列总计为1 例如 一个有效的矩阵可能是 1 0 0 0 0 1 0 1 0 而无效的是 1 0 0 0 0 1 0 0 1 我尝试执行
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NumPy
matrix
sparsematrix
直接在Scipy稀疏矩阵上使用Intel mkl库以更少的内存计算A点A.T
我想打电话mkl mkl scsrmultcsr https software intel com en us node 468640来自蟒蛇 目标是计算稀疏矩阵 C压缩稀疏行 http docs scipy org doc scipy 0
python
scipy
ctypes
sparsematrix
intelmkl
稀疏矩阵上的 einsum
看来是numpy的einsum功能不适用于scipy sparse矩阵 有没有其他方法可以做这些事情einsum可以用稀疏矩阵吗 回应 eickenberg 的回答 我想要的特定 einsum 是numpy einsum ki kj gt
NumPy
sparsematrix
sparsearray
如何加速sklearn SVR?
我正在实施SVR http en wikipedia org wiki Support vector machine Regression using sklearn http scikit learn org stable python
python
SVM
sparsematrix
scikitlearn
使用 big.matrix 对象计算欧几里德距离矩阵
我有一个类对象big matrix in R有尺寸778844 x 2 这些值都是整数 公里 我的目标是使用以下公式计算欧几里德距离矩阵big matrix并因此得到一个类的对象big matrix 我想知道是否有最佳方法可以做到这一点 我
r
matrix
Bigdata
sparsematrix
rbigmemory
用Python计算稀疏矩阵的N个最小特征值
我想在Python中找到稀疏矩阵的N个最小特征值 我尝试过使用scipy sparse linalg eigen arpack包 但计算最小特征值的速度非常慢 我在某处读到有一个移位反转模式 但是当我尝试使用它时 我收到一条错误消息 告诉我
python
scipy
sparsematrix
eigenvalue
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