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一些关于随机矩阵算法

比如说我们需要大概 80G 去存储一个 1w 乘 1w 矩阵。 构造出来一个 dense 矩阵,也就是大多数分量都不是零!...那当我们要去算  时候,我们基本只能使用最基本算特征值方法,复杂度就是 ! 那我们需要找点其他方法搞搞,也就是:是否可以找到一个矩阵: 他对存储要求比较低。...但是上面三个方法本质上都是对 Monte Carlo 方法修修补补,并不能克服 Monte Carlo 方法自身  趋近速度,我当时想要得到一个 2000 乘 2000 矩阵靠谱数值,花了大概七八个小时...所以我们需要点新东西,那接下来要介绍方法就有点厉害了,完全换了一个思路! 首先,我们其实已经知道  分布函数,我们只是想研究他一些其他特质,那我们为什么不能直接分布函数入手呢?...这个方法真的超级快,算一个 2000*2000 矩阵最大特征值期望可能不需要两秒吧!

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机器学习学python(四) ——numpy矩阵广播及一些技巧

机器学习学python(四)——numpy矩阵广播及一些技巧 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 在学ng深度学习微专业时,其中有几节课讲到numpy一些基本用法,主要是广播。...1、基本运算 考虑下面一个3*4矩阵,要给每列求和,并且要求出每个元素占本列百分比,这里不需要用到for循环,直接用numpy方法即可。...另外行、列向量,对一个实数进行加减乘除,则会将实数扩充成同等形状行、列向量后,再运算,具体见下图: ? ?...3、一些建议 ng给一个建议,是最好不要用到秩是1矩阵,而要将其转为n行1列矩阵,这样计算起来比较不容易发生问题。...下面是不好示例,可以看到由于秩是1,故转置前后矩阵是一样: ? 下面是好示例: ? 当已经有一个秩是1矩阵,也可以通过reshape方法将其转为正常矩阵: ?

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给定一个矩阵matrix,先从左上

给定一个矩阵matrix,先从左上角开始,每一步只能往右或者往下走,走到右下角。然后右下角出发,每一步只能往上或者往左走,再回到左上角。任何一个位置数字,只能获得一遍。返回最大路径和。...福大大 答案2021-07-29: 错误方法:贪心。左上→右下,取最大值。将走过路变成零。然后右下→左上,取最大值。最后两个最大值相加。这种方法看起来没问题,实际上是错误。 正确方法:递归。...如果走到同一个位置,值只加一次。如果没走到同一个位置,两个值都加。 时间复杂度:?,不好推断。 空间复杂度:O(N+M)。 代码用golang编写。...c+1 < N { temp = getMax(temp, process(grid, a, b+1, c+1, d, ans)) } if a == c { //同一个位置

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R语言 数据框、矩阵、列表创建、修改、导出

数据框数据框创建数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据函数...,除非导出**分隔符包括空格,逗号,制表符(tab),csv是一个逗号分隔纯文本文件,它后缀没有意义,也有可能实际上是一个制表符分割tsv改变文件名而来,此时用csv打开会报错,该知识点用于防止部分代码中错误应用...=F解决#设置行名如下rownames(a)<-a[,1]#import能够更有效地导入且避免一些错误library(rio)a=import("exercise.csv",format = "\t")...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中向量出现在环境内,本身有名称,无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列,数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵,可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1

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【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成矩阵,找出每个元素到最近 0 距离

题目描述: 给定一个由 0 和 1 组成矩阵,找出每个元素到最近 0 距离。 两个相邻元素间距离为 1 。...给定矩阵中至少有一个元素是 0。 矩阵元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...一、创建矩阵 示例:创建一个根据行列,创建数组,并填入数字; let col = 3; //列数 let row = 3; //行数 let matrix = []; //创建一个数组存储空间 let...//获取矩阵行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0; i...let col = matrix[0].length; //获取矩阵列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0; i < row; i++){ temp

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矩阵分解到GNN:社会化推荐演化

这种服务方式不同于传统信息推荐服务,它将社会网络、社交媒体视为信息推荐主要平台,使用户隐性知识在社会化推荐过程中与其他用户进行交互,形成交流。...解释性:一个偏好总是与和他存在社会关系的人相似或者受到后者影响,因此在推荐系统中引入社会关系对提高推荐准确率有重要意义 模型基本形式:社会化推荐问题最终目标同协同过滤一样,也是对用户—物品矩阵R...中缺失项进行预测,可利用信息包括两类: 1、用户历史评分信息 2、用户社交关系信息 常用数据集: Epinions:规模较大,包含用户对电影评分信息,同时包含用户间信任社交信息,值得注意是,...Ciao Flickr 二、矩阵分解时代社会化推荐 1.SoRec(CIKM, 2008) 一句话概括:同时分解评分矩阵和用户社交矩阵 ?...2.SocialMF(SocialMF, 2010) 一句话概括:在矩阵分解中引入信任传播,用户表示接近其信任用户 ?

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SUMO输出文件中获得队列转移矩阵

SUMO功能是很强大,不过可视化和后期期望结果多样性似乎就不太如人意了。 本次我们利用SUMOdump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵(lane change rate matrix)。...在sumo,tools文件夹下面的xml子文件夹,里面有一个xml2csv.pypython程序,可以在命令行中运行它。 就像这样就可以了。 如果dump文件比较大,需要等等待一些时间。...文件生成csv文件中截取了需要字段,同时做了一些数据清理工作。...原因是转移矩阵要求在excel中展现,而且之前有写过vba程序,所以这里python只是做一个数据清洗,毕竟几百万条记录,直接用excel处理,电脑就挂了。...Cells(c.Row, f.Column).Value + 1 / cntSum End If End If Next cnt End Sub 最后就是一个这样子转移矩阵

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ChAMP分析甲基化数据:β值矩阵开始流程

之前推文详细介绍了ChMAP包IDAT文件开始甲基化数据分析流程,今天说一下β矩阵开始甲基化分析流程。.../gse149282/GSE149282_series_matrix.txt.gz # 其实你用read.delim()也能读取成功 现在这个GSE149282是一个ExpressionSet对象,在刚学时候...,我不能理解R语言里面的很多对象,但是这并不影响一些操作,只要记住即可,学习不断深入,后面对R语言各种对象理解,会逐步明朗。...)也是IDAT开始,现在我们只有β矩阵,可以直接champ.filter()开始!...可以和上次直接IDAT读取对比一下,可以看到少了很多信息,所以有的过滤不能执行,比如filterDetP、filterBeads。

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2024-01-24:用go语言,已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过行交换、或者列交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角

用go语言,已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过行交换、或者列交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角线是否能全为1,如果能返回true,不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n01矩阵, 只能通过通过行交换、或者列交换方式调整矩阵, 判断这个矩阵对角线是否能全为1,如果不能打印-1。 如果能,打印需要交换次数,并且打印怎么交换。...3.创建一个长度为n数组rowOnes和colOnes,分别存储每行和每列1个数。 4.创建一个长度为n二维数组swap,用于记录交换操作。...5.第一行开始,逐行遍历矩阵,对于每一行,检查是否需要进行交换: • 如果该行1个数小于n/2,则说明需要进行行交换,找到一行与其交换,并更新swap数组。...6.接着第一列开始,逐列遍历矩阵,对于每一列,检查是否需要进行交换: • 如果该列1个数小于n/2且当前行没有进行过行交换,则说明需要进行列交换,找到一列与其交换,并更新swap数组。

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分享一个拟南芥双色芯片表达矩阵提取~

找数据集 稍微在GEO搜索了一下拟南芥名字,找到了相关数据集 然后 发现了一个出乎我意料现象~ 我发现有个拟南芥分析相关芯片竟然是个双色芯片。...acc=GSE36457 芯片如下: 芯片是一张做拟南芥测序芯片,公司名字叫URGV 但我其实还是存疑,不是很相信~ emmm,之前分析时候遇到过一个公司,公司名称是自己,用技术是安捷伦...但 这个公司原始数据该如何读取? emmm,先找找别人有没有写过。 通过搜索公司名称找代码 没啥思路,于是就先拿公司名称上网搜了一下。 以下图为例,还搜了一些其他。...官方解释Rstudio文件如下 只看懂是一个计算点权重参数(扶额),没理解呢 于是又去limma用户手册看了一眼~ 嗯~,应该是利用flags这列设置了一个过滤系统。...stringr) library(AnnoProbe) library(Biobase) #芯片基本信息 gse_number = "GSE36457" gpl_number = "GPL6403" #2-原始数据获取

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在Python中创建相关系数矩阵6种方法

相关系数矩阵(Correlation matrix)是数据分析基本工具。它们让我们了解不同变量是如何相互关联。...在Python中,有很多个方法可以计算相关系数矩阵,今天我们来对这些方法进行一个总结 Pandas PandasDataFrame对象可以使用corr方法直接创建相关矩阵。...一个常见hack是使用sns.set_context('talk')来获得额外可读输出。 这个设置是为了生成幻灯片演示图像,它能帮助我们更好地阅读(更大字体)。...值 如果你正在寻找一个简单矩阵(带有p值),这是许多其他工具(SPSS, Stata, R, SAS等)默认做,那如何在Python中获得呢?...= sns.load_dataset('mpg') result = corr_full(df, rows=['corr', 'p-value']) result 总结 我们介绍了Python创建相关系数矩阵各种方法

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