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我正在尝试通过一个Mex函数(用Fortran编写)在MatLab中创建一个稀疏方阵。我想要类似A = sparse(I,J,K)的内容。我的三胞胎是这样的，条目之间有重复 femi = [1, 2, 3, 2, 2, 4, 5, 5, 4, 6, 6, 5, 5, 2] femj = [2, 2, 1, 1, 1, 3, 3, 6, 3, 1, 1, 2, 2, 4] femk = [2,
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所以，我的Julia程序中有260乘260的稀疏矩阵，定义为A = sparse(KRow, KCol, KVal)，当我执行A操作时，其中b是向量{T}类型，我得到错误： ERROR: LoadError: MethodError: no method matching lu!(::SparseArrays.SparseMatrixCSC{Float32, UInt64}, ::Val{
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Gram矩阵是X @ X.T结构的矩阵，该结构当然是对称的。在处理密集矩阵时，numpy.dot乘积实现足够智能，可以识别自乘以利用对称性，从而加快计算速度(请参阅this)。但是，使用scipy.sparse矩阵： 时，没有观察到这样的效果 random.seed(0) X = random.randn(5,50) X[X
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在Scipy中，要从三重格式数据(行、列和数据数组)创建稀疏矩阵，默认行为是对所有重复项的数据值求和。我可以将此行为更改为覆盖(或不执行任何操作)吗？ 例如： import scipy.sparse as sparse rows = [0, 0] cols = [0, 0] data = [1, 1] S = sparse.coo_matrix((data, (rows, cols)
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我尝试从(data, (rows, cols))值列表中初始化csc_matrix和csr_matrix，正如文档所建议的那样。 sparse = csc_matrix((data, (rows, cols)), shape=(n, n)) 问题是，我实际用于生成data、rows和cols向量的方法为某些点引入了重复项。默认情况下，scipy将重复条目的值相加。然而，在我的例子中，对于
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我做了一个文本分析的预处理部分，在删除停用词和词干后： test[col] = test[col].apply( lambda x: [ps.stem(item) for item in re.findall(r"[w']+", x) if ps.stem(item) not in stop_words]) train[col] = train[col].apply( la
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我想知道如何在Python中高效地添加稀疏矩阵。 我有一个程序，它将一个大任务分成多个子任务，并将它们分布在几个CPU上。每个子任务产生一个结果(格式为：lil_matrix的稀疏矩阵)。 稀疏矩阵的维度是：100000x500000，这是相当大的，所以我真的需要一种最有效的方法来将所有产生的稀疏矩阵求和为一个单一的稀疏矩阵，使用一些C编译的方法之类的。 推荐答案 您尝试过
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我认为Eigen使用压缩方法存储稀疏矩阵。有没有什么方法可以从STD：：Vectors中提取特征稀疏矩阵的三元组格式的向量？ 谢谢。 详细信息(三元组格式示例) 矩阵的三元组格式： A= 3 0 4 0 0 0 1 0 0 2 0 5 4 0 0 0 i = 1 1 2 3 3 4 // row j = 1 3 3 2 4 1 // column S = 3 4 1 2 5
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我有一个10001行+10001列(有许多0)的稀疏矩阵， 我正在尝试提高此稀疏矩阵的能力 即 A = [[1,1],[1,0]] AS = sparse.csr_matrix(A) AS def matrixMul(AS, n): if(n
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我一直在使用一些R包，它们从稀疏二进制矩阵计算(余弦)(稀疏)相似矩阵，例如proxyC。 由于我现在也开始(并学习)使用python，而且有人告诉我它可能会更快，所以我想尝试在那里运行相同的计算。 我发现了这个有趣的帖子： What's the fastest way in Python to calculate cosine similarity given sparse m
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我有一组(n*n)大小的稀疏矩阵，称为M1、M2...、Mj. 我想创建一个大的块对角线稀疏矩阵，如下所示： |M1 0 0 . . . | |0 M2 0 . . . | |. . . . . . | |. . . Mj-1 0| |0 0 0 ... Mj| 我尝试了以下操作： Eigen::SparseMa
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我有一个稀疏矩阵 H 的 CHOLMOD 分解，我想编辑上、下和块对角因子的稀疏表示.我怎样才能做到这一点?当我运行以下命令时，最后一行不起作用. H = sprand(10,10,0.5)fac = ldltfact(H; shift=0.0)fD = fac[:D]D = Base.SparseArrays.CHOLMOD.Sparse(fD) 有没有什么方法可以从一个稀疏矩阵反向转到一个
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如果我使用 sparse(i, j, k) 构造函数构造了一个稀疏矩阵，那么我该如何规范化矩阵的列(以便每列总和为 1)?在创建矩阵之前，我无法有效地规范化条目，因此感谢您提供任何帮助.谢谢！ 解决方案 最简单的方法是广播除以列的总和: 朱莉娅>A = sprand(4,5,.5)A./sum(A,1)4x5 数组{Float64,2}:0.0 0.0989976 0.0 0.0 0.0
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我正在尝试使用 HashMap 实现一个稀疏网格，但是似乎覆盖 hashCode() 并不能完全按照我的预期工作.我将我的问题归结为以下代码: 公共类 Main {私人静态类坐标{整数 x, y;公共坐标(int x，int y){这个.x = x;这个.y = y;}@覆盖公共 int hashCode() {//见 https://en.wikipedia.org/wiki/Pairing_
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我正在使用 Python 的 Anaconda 发行版以及 Numba，并且我编写了以下 Python 函数，该函数乘以稀疏矩阵 A(存储在CSR 格式)由密集向量 x: @jitdef csrMult(x，Adata，Aindices，Aindptr，Ashape):numRowsA = Ashape[0]斧头 = numpy.zeros(numRowsA)对于我在范围内( numRowsA
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我能想到为什么带有整数键的 HashMaps 比 SparseArrays 好很多的几个原因: SparseArray 的 Android 文档说“它通常比传统的 HashMap 慢". 如果您使用 HashMaps 而不是 SparseArrays 编写代码，您的代码将与 Map 的其他实现一起使用，并且您将能够使用设计的所有 Java API用于地图. 如果您使用 HashMaps
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有没有办法将密集张量转换为稀疏张量?显然，Tensorflow 的 Estimator.fit 不接受 SparseTensors 作为标签.我想将 SparseTensors 传递到 Tensorflow 的 Estimator.fit 的原因之一是能够使用 tensorflow ctc_loss.代码如下: 导入 dataset_utils将张量流导入为 tf将 numpy 导入为 np从
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我正在尝试使用 SparseTensor 来表示全连接层中的权重变量. 但是，TensorFlow 0.8 似乎不允许使用 SparseTensor 作为 tf.Variable. 有什么办法可以解决这个问题吗? 我试过了 将tensorflow导入为tfa = tf.constant(1)b = tf.SparseTensor([[0,0]],[1],[1,1])打印 a.__cla
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我有一个存储为 scipy.sparse.csc_matrix 的大矩阵，我想从大矩阵的每一列中减去一个列向量.当您执行标准化/标准化等操作时，这是一项非常常见的任务，但我似乎无法找到有效执行此操作的正确方法. 这是一个演示示例: # mat 是一个 3x3 矩阵mat = scipy.sparse.csc_matrix([[1, 2, 3],[2, 3, 4],[3, 4, 5]])#v
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我有一个马尔可夫链，它是一个大的稀疏scipy矩阵A.(我已经以 scipy.sparse.dok_matrix 格式构建了矩阵，但转换为其他格式或将其构建为 csc_matrix 都可以.) 我想知道这个矩阵的任何平稳分布 p，它是特征值 1 的特征向量.此特征向量中的所有条目都应为正且相加为 1，以表示概率分布. 这意味着我想要系统的任何解决方案(AI) p = 0, p.sum(
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