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有效积累稀疏 scipy 矩阵的集合
我有一个 O N NxN 的集合scipy sparse csr matrix 每个稀疏矩阵都有 N 个元素集 我想将所有这些矩阵加在一起以获得一个常规的 NxN numpy 数组 N 约为 1000 矩阵内非零元素的排列使得所得总和肯定不
python
Optimization
NumPy
scipy
sparsematrix
存储稀疏矩阵的数据结构
我需要对稀疏矩阵进行一些数学运算 我注意到使用数组可能不是利用内存的最有效方法 特别是因为矩阵可能有超过 200 行 我也考虑过使用链表 但我不确定这是否会更好 有没有适合这种情况的数据结构 方法 200多行 有多少个 稀疏到什么程度 10
computerscience
sparsematrix
计算矩阵乘法的子集
当我有两个非稀疏矩阵时A and B 有没有一种方法可以有效地计算C A T dot B 当我只想要元素的子集时C 我有所需的指数C以指定的CSC格式存储here http docs scipy org doc scipy referenc
python
NumPy
scipy
sparsematrix
python中稀疏矩阵的相关系数?
有谁知道如何从Python中的一个非常大的稀疏矩阵计算相关矩阵 基本上 我正在寻找类似的东西numpy corrcoef这将适用于 scipy 稀疏矩阵 您可以从协方差矩阵相当直接地计算相关系数 如下所示 import numpy as n
python
NumPy
scipy
sparsematrix
correlation
使用 pytables,哪个更有效:scipy.sparse 还是 numpy 稠密矩阵?
使用时pytables 没有支持 据我所知 scipy sparse矩阵格式 因此要存储矩阵我必须进行一些转换 例如 def store sparse matrix self grp1 self getFileHandle createGr
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NumPy
scipy
sparsematrix
pytables
有没有比“[”更快的方法来对稀疏矩阵进行子集化?
我是 seqMeta 包的维护者 正在寻找如何加速将大矩阵多次分割成小块的瓶颈的想法 背景 seqMeta 包用于分析遗传数据 所以你有一组受试者 n subject 和一些遗传标记 n snps 这导致 n subject x n snp
r
matrix
sparsematrix
Matlab没有优化以下内容吗?
我有一个很长的向量 1xrv 和一个很长的向量w1xs 和一个矩阵Arxs 它是稀疏的 但维度非常大 我期望 Matlab 对以下内容进行优化 这样我就不会遇到内存问题 A v w 但看起来 Matlab 实际上是在尝试生成完整的v w矩阵
MATLAB
matrix
sparsematrix
如何找到在matlab中重复的矩阵的每一行的索引?
我想找到矩阵中所有有重复项的行的索引 例如 A 1 2 3 4 1 2 3 4 2 3 4 5 1 2 3 4 6 5 4 3 要返回的向量将是 1 2 4 很多类似的问题建议使用unique函数 我已经尝试过 但我能得到的最接近我想要的功
MATLAB
matrix
duplicates
sparsematrix
duplicatedata
稀疏矩阵超定线性方程组c/c++库
我需要一个库来解决 Ax b 系统 其中 A 是一个非对称稀疏矩阵 每行有 8 个条目 而且可能很大 我认为实现双共轭梯度的库应该没问题 但我找不到一个有效的库 我尝试过 iml 但 iml sparselib 包中缺少一些标头 有小费吗
c
equation
algebra
sparsematrix
使用 colt java lib 时出现“矩阵太大”异常
我正在使用 cern colt matrix lib 进行稀疏矩阵计算 但似乎我一直遇到此错误 线程 main 中的异常 java lang IllegalArgumentException 矩阵太大 我认为这是因为构造函数在 nrows
Java
sparsematrix
colt
Scipy 稀疏 CSR 矩阵到 TensorFlow SparseTensor - 小批量梯度下降
我有一个 Scipy 稀疏 CSR 矩阵 它是根据 SVM Light 格式的稀疏 TF IDF 特征矩阵创建的 特征数量巨大且稀疏 所以我必须使用 SparseTensor 否则速度太慢 例如 特征数量为 5 示例文件如下所示 0 4 1
scipy
tensorflow
sparsematrix
gradientdescent
切片稀疏(scipy)矩阵
我将不胜感激任何帮助 以理解从 scipy sparse 包中切片 lil matrix A 时的以下行为 实际上 我想根据行和列的任意索引列表提取子矩阵 当我使用这两行代码时 x1 A list 1 x2 x1 list 2 一切都很好
python
scipy
slice
sparsematrix
submatrix
CSR 矩阵 - 矩阵乘法
我有两个方阵A and B 我必须转换B to CSR Format并确定产品C A B csr C 我在网上找到了很多关于CSR 矩阵 向量乘法 http www mathcs emory edu cheung Courses 561 S
c
Algorithm
matrix
sparsematrix
matrixmultiplication
R 中大型稀疏矩阵的聚类分析
我有一个包含 250000 笔交易 行 和 2183 项 列 的交易数据集 我想将其转换为稀疏矩阵 然后对其进行分层聚类 我尝试了包 sparcl 但它似乎不适用于稀疏矩阵 关于如何解决这个问题有什么建议吗 或者我可以使用任何其他包对稀疏矩
r
sparsematrix
稀疏向量模板类:如何清理它?
我不确定这是否是一个好问题 如果不是 请关闭它 我开始写 使用boost coordinate vector作为起点 sparse vector有效实现类似向量接口的模板类 但很稀疏 它实现了所有常见的向量运算和一个迭代集合元素的快速稀疏迭
c
templates
vector
sparsematrix
scipy 将一个稀疏矩阵的所有行附加到另一个稀疏矩阵
我有一个 numpy 矩阵 想在其中附加另一个矩阵 这两个矩阵的形状为 m1 shape 2777 5902 m2 shape 695 5902 我想将 m2 附加到 m1 以便新矩阵的形状为 m new shape 3472 5902 当
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matrix
scipy
sparsematrix
如何在Python的SciPy中更改稀疏矩阵中的元素?
我构建了一个小代码 我想用它来解决涉及大型稀疏矩阵的特征值问题 它工作正常 我现在要做的就是将稀疏矩阵中的一些元素设置为零 即最顶行中的元素 对应于实现边界条件 我可以调整下面的列向量 C0 C1 和 C2 来实现这一点 不过我想知道是否有
python
Math
scipy
linearalgebra
sparsematrix
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
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