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寻找良好的索引和稀疏矩阵方法来从现有矩阵创建矩阵
我有一个形状为 M 3 的大型 numpy 数组 A 其每一行的元素都是唯一的 范围从 0 到 N 1 的非负整数 事实上 每一行对应于我的有限元分析中的一个三角形 例如 M 4 N 5 矩阵 A 如下所示 array 0 1 2 0 2
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vectorization
sparsematrix
非常大且非常稀疏的非负矩阵分解
我有一个非常大且稀疏的矩阵 531K x 315K 单元格总数约为 1670 亿 非零值仅为 1s 非零值总数约为 45K 有高效的 NMF 包来解决我的问题吗 我知道有几个软件包可以实现这一点 并且它们仅适用于小尺寸的数据矩阵 任何想法都
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matrixfactorization
NMF
了解 csr 格式
我试图了解 scipy CSR 的工作原理 https docs scipy org doc scipy reference sparse html https docs scipy org doc scipy reference spar
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scipy
sparsematrix
如何使用 Scipy 处理巨大的稀疏矩阵构造?
因此 我正在处理维基百科转储来计算大约 5 700 000 个页面的页面排名 这些文件经过预处理 因此不是 XML 格式 它们取自http haselgrove id au wikipedia htm http haselgrove id
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如何在 MATLAB 中可视化稀疏矩阵?
所以我有这个矩阵here https dl dropbox com u 4724281 blah mat 尺寸为 13 x 8198 我称其为 blah 这是一个稀疏矩阵 因为它的大部分条目都是 0 当我执行 imagesc blah 时
MATLAB
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如何在 SciPy 中创建对角稀疏矩阵
我正在尝试创建一个稀疏矩阵 该矩阵具有沿对角线延伸的二维图案 通过一个简单的例子可能最容易解释这一点 假设我的模式是 1 0 2 0 1 我想创建一个稀疏矩阵 2 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 1 0 2 0
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diagonal
将 CountVectorizer 和 TfidfTransformer 稀疏矩阵转换为单独的 Pandas 数据帧行
问题 将 sklearn 的 CountVectorizer 和 TfidfTransformer 产生的稀疏矩阵转换为 Pandas DataFrame 列的最佳方法是什么 每个二元组及其相应的频率和 tf idf 分数都有一个单独的行
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pandas
DataFrame
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sparsematrix
带预处理器的稀疏矩阵求解器
我有一个scipy sparse csc matrix稀疏矩阵A形状的 N N where N是关于15000 A有小于1 非零元素 我需要解决Ax b尽可能节省时间 Using scipy sparse linalg spsolve大约需
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Python 中的 scipy.sparse dot 速度极慢
以下代码在我的系统上甚至无法完成 import numpy as np from scipy import sparse p 100 n 50 X np random randn p n L sparse eye p p format cs
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NumPy
scipy
sparsematrix
具有重复索引的最快添加:np.add.at/sparse.csr_matrix?
说我有一个num indices n指数矩阵 在range m and a num indices n值矩阵 即 m n 100 50 num indices 100000 indices np random randint 0 m num
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sparsematrix
有效地重塑稀疏矩阵,Python,SciPy 0.12
In 另一篇关于在 SciPy 中调整稀疏矩阵大小的文章当要添加更多行或列时 接受的答案有效 使用scipy sparse vstack or hstack 分别 在 SciPy 0 12 中reshape or set shape方法还没
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scipy
sparsematrix
如何在犰狳中序列化稀疏矩阵并与boost的mpi实现一起使用?
我一直在尝试序列化稀疏矩阵犰狳 cpp 库 我正在做一些大规模的数值计算 其中数据存储在稀疏矩阵中 我想使用 mpi Boost 实现 收集这些矩阵并对来自不同节点的矩阵求和 我现在陷入困境的是如何将稀疏矩阵从一个节点发送到其他节点 Boo
c
boost
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armadillo
scipy.sparse.coo_matrix 如何快速找到全零列,填充 1 并标准化
对于矩阵 我想找到全为零的列并用 1 填充 然后按列对矩阵进行归一化 我知道如何使用 np arrays 做到这一点 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 V 0 1 0 0 0
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scipy
linearalgebra
sparsematrix
使用 svd 求解欠定 scipy.sparse 矩阵
Problem 我有一组方程 其中变量用小写变量表示 常量用大写变量表示 A a b B c d C a b c d e 我在具有两列的 pandas DataFrame 中提供了有关这些方程结构的信息 常数 and 变量 E g df p
pandas
sparsematrix
linearalgebra
SVD
在 pandas 中有效地创建稀疏数据透视表?
我正在将具有两列 A 和 B 的记录列表转换为矩阵表示形式 我一直在pandas中使用pivot函数 但结果最终相当大 pandas 是否支持转换为稀疏格式 我知道我可以旋转它 然后将其转换为某种稀疏表示 但并不像我想要的那么优雅 我的最终
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pandas
scipy
scikitlearn
sparsematrix
Tensorflow 如何处理一列中具有多个输入的分类特征?
例如我有一个数据如下csv format csv col0 col1 col2 col3 1 A E A C 3 0 B D F 2 2 C 2 用逗号分隔的每一列代表一个特征 通常 一项功能是独热的 例如col0 col1 col3 但在
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tensorflow
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categoricaldata
计算 scipy csr 矩阵中的欧氏距离
我需要计算存储在 csr 稀疏矩阵中的所有点和一些点列表之间的欧几里德距离 对我来说 将 csr 转换为密集型会更容易 但由于内存不足而无法转换 所以我需要将其保留为 csr 例如我有这个data csr稀疏矩阵 同时查看 csr 和稠密
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sparsematrix
euclideandistance
从 SciPy 稀疏矩阵填充 Pandas SparseDataFrame
我注意到熊猫现在有支持稀疏矩阵和数组 目前 我创建DataFrame 像这样 return DataFrame matrix toarray columns features index observations 有没有办法创建一个Spar
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NumPy
scipy
pandas
sparsematrix
cusparse csrsv_analysis 的性能非常慢
我编写了一个带有 LU 预处理的共轭梯度求解器 用于线性方程组 我使用了 Maxim Naumov 博士的papers以nvidia的研究社区为指导 残差更新步骤需要先求解下三角矩阵系统 然后求解上三角矩阵系统 分为两个阶段 分析阶段 利用
CUDA
linearalgebra
sparsematrix
Matlab 中稀疏矩阵赋值变得非常慢
我正在用来自我逐行读取的文本文件的值填充稀疏矩阵 P 230k 290k 这是 简化的 代码 while C textscan text line d delimiter EmptyValue 0 line number line numb
MATLAB
sparsematrix
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