稀疏特征矩阵子集列
我想取一些稀疏矩阵的子集列(列为主) 据我所知，在Eigen中有indexing个东西。 但我不能为稀疏矩阵调用它： Eigen::SparseMatrix m; std::vector indices = {1, 5, 3, 6}; // error: type 'Eigen::SparseMatrix' does not provide a ca
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两类稀疏CSR矩阵的差值
我有2个scipy.sparse.csr_matrix如下： A = [ 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ] B = [ 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 ] 我愿意购买在B中出现但在A中没有的“新的”。 C = [ 0 0 0 0 1 0 0
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用C++将COO格式转换为CSR格式
我有一个COO格式的矩阵。更具体地说，有三个矩阵row_index、column_index、value。您能帮我用C语言以一种高效且计算不昂贵的方式将该矩阵格式转换为CSRformat吗？是否有用于此目的的库？ 示例： COO格式： row_index col_index value 1 1 1
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特征稀疏解算器错误结果
我正在尝试用C++的本征库来解决一个稀疏线性系统Ax=B，但是下面这个简单的例子似乎给出了一个不正确的解决方案： #include #include #include #include #include using namespace std; u
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检查bash中的索引数组是稀疏的还是密集的
我在bash中有一个动态生成的索引数组，我想知道它是稀疏还是密集。 一个数组是稀疏的当且仅当在最后一个条目之前有未设置的索引。否则，数组是密集的。 检查在任何情况下都应该有效，即使是空数组、非常大的数组(展开时超过ARG_MAX)，当然还有具有任意条目的数组(例如，NULL条目或包含*、、空格和换行符的条目)。后者应该相当容易，因为您可能无论如何都不想展开数组的值。 理想情况下，支票应该
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压缩稀疏行(CSR)：如何存储空行？
如何在CSR中表示空行？ 假设我们有以下矩阵： * MATRIX 1 * a 0 0 0 b 0 0 0 c val = [ a b c ] col = [ 0 1 2 ] row = [ 0 1 2 ]
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稀疏数据/数据存储区/数据库是什么意思？
我最近一直在阅读Hadoop和HBase，并遇到了这个术语- HBase是一个开源、分布式、稀疏、面向列的存储... 稀疏是什么意思？是不是跟sparse matrix有关？我猜这是它可以有效存储的数据类型的属性，因此，我想了解更多有关它的信息。 推荐答案 在常规数据库中，行稀疏，但列不稀疏。创建行时，将为每列分配存储空间，而不考虑该字段是否存在值(该字段是为行和列的交叉点
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特征：如何用子稀疏矩阵初始化稀疏矩阵
在Eigen中，我们可以使用如下所示的其他矩阵或向量来初始化矩阵或向量： MatrixXf matA(2, 2); matA
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Scipy稀疏矩阵乘法比Numy数组慢得多
我构造了以下用例来测试一维稀疏矩阵乘法与数值数组。 from scipy.sparse import csc_matrix sp = csc_matrix((1, 36710)) sp[0,4162] = 0.2335 sp[0,21274] = 0.1367 sp[0,27322] = 0.261 sp[0,27451] = 0.9266 %timeit sp.dot(sp.T) arr
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从稀疏矩阵创建行、列、数据 pandas 数据帧
如何创建COO格式的稀疏矩阵，并使 pandas 数据帧既不解嵌到密集布局，又保留row,column,data的COO格式？ import numpy as np import pandas as pd from scipy.sparse import csr_matrix from scipy.sparse import coo_matrix a = np.eye(7) a_csr =
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如何点积(1，10^{13})(10^13，1)实数稀疏矩阵
基本上就是标题所包含的内容。 这两个矩阵几乎都是零。第一个是1 x 9999999999999，第二个是9999999999999 x 1 当我尝试做点积时，我得到了这样的结果。 Unable to allocate 72.8 TiB for an array with shape (10000000000000,) and data type int64 Full traceback
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使用Python使用稀疏CSV数据填充Pandas Dataframe
我有如下文本文件，如下所示： foo_14:14896|foo_23:17988|foo_16:1611|foo_5:14729|foo_6:13008|foo_2:19548|foo_8:2565 foo_18:13236|foo_17:6127|foo_14:5996 foo_4:12561|foo_24:20010|foo_15:20227|foo_6:3489|foo_8:19129
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Armadillo的Boost序列化稀疏矩阵
我正在尝试使用Armadillo中的稀疏矩阵功能，但在序列化它时遇到了一些问题。我处理的矩阵非常大，组件中的大部分都是零，所以使用sp_mat是有意义的。代码如下： #include #include #include #include
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如何对稀疏矩阵进行排序并存储结果
我有一个很大的稀疏矩阵： > str(qtr_sim) Formal class 'dsCMatrix' [package "Matrix"] with 7 slots ..@ i : int [1:32395981] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 1 ... ..@ p : int [1:28182] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
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如何将 pandas DF转换为稀疏DF
我在DataFrame中有一个巨大的稀疏数据集，并且一直在使用df.to_parse，但它很快就会被弃用，所以我想切换到pd.Series(pd.SparseArray())，但不确定如何对整个DataFrame执行此操作？ 我的最终df是100K行和49K列，因此需要一种自动方式。 推荐答案 您可以尝试如下操作： dtype = {key: pd.SparseDtype(
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设置无内存开销的Eigen：：SparseMatrix的稀疏模式
我需要设置我已经知道的Eigen：：SparseMatrix的稀疏模式(我有唯一排序的列索引和行偏移量)。显然，可以通过setFromTriplets实现，但遗憾的是，setFromTriplets需要大量额外内存(至少在我的情况下是这样) 我写了一个小例子 const long nRows = 5000000; const long nCols = 100000; const lon
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从稀疏表示创建块状数组
我已创建数据的稀疏表示形式，并希望将其转换为Numpy数组。 假设我有以下数据(实际上data包含更多列表，每个列表都更长)： data = [['this','is','my','first','dataset','here'],['but','here', 'is', 'another','one'],['and','yet', 'another', 'one']] 我有两个d
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如何在Armadillo中序列化稀疏矩阵并与Boost的MPI实现结合使用？
我一直在尝试序列化armadillocpp库中的稀疏矩阵。我正在进行一些大规模的数值计算，其中的数据存储在一个稀疏矩阵中，我希望使用MPI(Boost实现)收集该矩阵，并对来自不同节点的矩阵求和。我现在的问题是如何将稀疏矩阵从一个节点发送到其他节点。Boost建议，要发送用户定义的对象(在本例中为SpMat)，需要将其序列化。 Boost的documentation提供了关于如何序列化用户定义类
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初始化高维稀疏矩阵
我希望使用sklearn初始化300,000 x 300,0000稀疏矩阵，但它需要内存，就像它不是稀疏矩阵一样： >>> from scipy import sparse >>> sparse.rand(300000,300000,.1) 它显示错误： MemoryError: Unable to allocate 671. GiB for an array with sh
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利用特征BICGSTAB并行求解稀疏矩阵
我正在尝试使用Eigen BICGSTAB并行求解Ax=b形式的线性方程组。 initParallel(); int n=4; omp_set_num_threads(n); setNbThreads(n); BiCGSTAB > solver; solver.compute(A); x = solver.solve(b); 我还在V
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