Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
为什么 scipy 的稀疏 csr_matrix 的向量点积比 numpy 的密集数组慢?
我遇到一种情况 我需要从稀疏矩阵中提取一行 并用密集行获取其点积 使用 scipy 的 csr matrix 这似乎比使用 numpy 的密集数组乘法慢得多 这让我感到惊讶 因为我预计稀疏点积将涉及更少的操作 这是一个例子 import t
python
NumPy
scipy
sparsematrix
带有固定种子的 scipy.sparse.linalg.eigsh
我正在尝试使用scipy sparse linalg eigsh https docs scipy org doc scipy reference generated scipy sparse linalg eigsh html具有固定种子
python
scipy
sparsematrix
eigenvalue
在R中,当使用命名行时,稀疏矩阵列可以添加(连接)到另一个稀疏矩阵吗?
我有两个稀疏矩阵 m1 and m2 gt m1 lt Matrix data 0 nrow 2 ncol 1 sparse TRUE dimnames list c b d NULL gt m2 lt Matrix data 0 nrow
r
matrix
sparsematrix
cbind
从数据框创建稀疏矩阵
我正在做一项作业 尝试为 Netflix 奖项数据构建协作过滤模型 我使用的数据位于 CSV 文件中 我可以轻松地将其导入到数据框中 现在我需要做的是创建一个稀疏矩阵 其中用户作为行 电影作为列 每个单元格都由相应的评级值填充 当我尝试绘制
r
machinelearning
sparsematrix
将使用-v7.3(HDF5)保存的Matlab稀疏矩阵加载到Python中并对其进行操作
我是 python 新手 来自 matlab 我有一个以 matlab v7 3 HDF5 格式保存的大型稀疏矩阵 到目前为止 我发现了两种加载文件的方法 使用h5py and tables 然而 在这两种方法之后 在矩阵上的操作似乎都非常
python
MATLAB
sparsematrix
HDF5
sparsearray
在 R 中对大数据进行 one-hot 编码的有效方法
我正在尝试创建我的数据的独热表示 这是我的方法 data iris iris as data frame apply iris 2 function x as factor x head iris iris ohe lt data fram
r
sparsematrix
提高稀疏矩阵的能力
我有一个 10001 行 10001 列 有很多 0 的稀疏矩阵 我正在尝试提高这个稀疏矩阵的功效 i e A 1 1 1 0 AS sparse csr matrix A AS def matrixMul AS n if n lt 1 r
python
sparsematrix
matrixmultiplication
R稀疏逻辑矩阵符号
做什么的 R 中的稀疏逻辑矩阵中的符号表示 我在下面展示了一些例子 gt library Matrix gt m lt Matrix c 0 0 2 0 3 5 gt m 3 x 5 sparse Matrix of class dgCMa
r
sparsematrix
Pandas:将一系列字典保存到磁盘
我有一个 python pandas 系列词典 id dicts 1 5 1 8 20 1800 2 2 2 2 8 1 1000 25 1651 1 20000000 2 1 10 20 字典中的 key value 代表 feature
python
pandas
Dictionary
scipy
sparsematrix
使用 MKL BLAS 时,scipy 是否支持稀疏矩阵乘法的多线程?
根据 MKL BLAS 文档 所有矩阵 矩阵运算 第 3 级 都针对密集和稀疏 BLAS 进行线程化 http software intel com en us articles parallelism in the intel math
Multithreading
scipy
sparsematrix
matrixmultiplication
blas
如何使用 Python 在 Spark 中添加两个稀疏向量
我到处搜索 但找不到如何使用 Python 添加两个稀疏向量 我想添加两个稀疏向量 如下所示 1048576 110522 0 6931 521365 1 0986 697409 1 0986 725041 0 6931 749730 0
python
apachespark
sparsematrix
层次聚类大稀疏距离矩阵 R
我试图在非常大的距离上执行 fastclust 但遇到了问题 我有一个非常大的 csv 文件 大约 9100 万行 因此 for 循环在 R 中花费太长时间 其中包含关键字 大约 50 000 个唯一关键字 之间的相似性 当我读入 data
r
Distance
sparsematrix
Bigdata
hierarchicalclustering
如何使用 Numba 加速 Python 中 scipy.sparse.linalg 中提供的稀疏线性系统求解器?
我希望使用 Numba 加速我的代码的稀疏系统求解器部分 这是我到目前为止所拥有的 Both numba and numba scipy packages are installed I am using PyCharm IDE impor
python3x
scipy
sparsematrix
solver
numba
Numpy 重新索引前 N 个自然数
我有一个索引非常稀疏的矩阵 行和列中的最大值都超过 130000 但其中只有少数行 列实际上具有非零值 因此 我希望通过前 N 个自然数将行索引和列索引移动为仅表示非零索引 从视觉上看 我想要一个像这样的示例矩阵 1 0 1 0 0 0 0
python
NumPy
sparsematrix
matrixindexing
Julia - 将行/列添加到稀疏矩阵
有没有快速的方法将列 行添加到稀疏矩阵 a sparse 1 2 1 2 1 1 2x2 sparse matrix with 2 Int64 entries 1 1 1 2 2 1 我怎样才能添加 f x a 3 3 1 无需取出所有值并
insert
Julia
sparsematrix
将系数名称转换为 R 中的公式
当使用包含因子的公式时 拟合模型将系数命名为 XY 其中 X 是因子的名称 Y 是因子的特定级别 我希望能够根据这些系数的名称创建一个公式 原因 如果我将套索拟合到稀疏设计矩阵 如下所示 我想创建一个仅包含非零系数项的新公式对象 requi
r
formula
sparsematrix
创建未知大小的稀疏矩阵
例如 我有一个文本文件 其中每一行都指示图形上的一条边 2 5 1 表示节点 2 和 5 之间权重为 1 的边 我想使用这些元组创建一个稀疏邻接矩阵 通常 我会将稀疏矩阵初始化为 G scipy sparse lil matrix n n
python
NumPy
scipy
sparsematrix
Tensorflow:GPU 上稀疏张量的梯度计算
我建立了一个类似于 CIFAR10 的 GPU 实现的张量流模型 我有一个在每个 GPU 上执行的基本模型 而网络变量则在 CPU 上 只要我不使用稀疏张量作为层中的权重矩阵 一切都会正常工作 我的稀疏权重矩阵是用函数构造的tf spars
tensorflow
GPU
sparsematrix
从 Scipy 稀疏矩阵中获取唯一行
我正在 python 中处理稀疏矩阵 我想知道是否有一种有效的方法来删除稀疏矩阵中的重复行 并且只保留唯一的行 我没有找到与之相关的函数 并且不知道如何在不将稀疏矩阵转换为密集矩阵并使用 numpy unique 的情况下执行此操作 没有快
python
NumPy
scipy
sparsematrix
使用 pandas.SparseSeries.from_coo() 函数的非 NDFFrame 对象错误
我正在尝试将 COO 类型稀疏矩阵 来自 Scipy Sparse 转换为 Pandas 稀疏序列 从文档 http pandas pydata org pandas docs stable sparse html http pandas
python
NumPy
pandas
scipy
sparsematrix
«
1
2
3
4
5
6
7
8
»