使用花式索引修改稀疏矩阵 - 腾讯云开发者社区

如果使用有限的列来可靠地描述某些事物，则通常为给定数据点分配的描述性值已被剪掉，以提供有意义的表示：一个人，一张图像，一个虹膜，房价，潜在的信用风险等。...你会看到为什么这样的矩阵包含多个零，这意味着它们将是稀疏的。稀疏矩阵带来的一个问题是，它们可能会占用很大的内存。...如果我们决定逐行进行，那么刚刚创建了一个压缩的稀疏行矩阵。如果按列，则现在有一个压缩的稀疏列矩阵。方便地，Scipy对两者都支持。让我们看一下如何创建这些矩阵。...X存储为压缩的稀疏行矩阵。...显然，也可以直接创建这些稀疏的SciPy矩阵，从而节省了临时的占用内存的步骤。总结之后遇到处理一个大的数据集，并考虑通过适当地使用稀疏矩阵格式节省内存。

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推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

在推荐系统中，我们通常使用非常稀疏的矩阵，因为项目总体非常大，而单个用户通常与项目总体的一个非常小的子集进行交互。...我们PC上的每个程序和应用程序都使用一些内存(见下图)。当我们运行矩阵计算并希望将这些稀疏矩阵存储为Numpy数组或panda DataFrame时，它们也会消耗很多内存。 ?...实现背后的思想很简单:我们不将所有值存储在密集的矩阵中，而是以某种格式存储非零值(例如，使用它们的行和列索引)。...在我们深入研究CSR之前，让我们比较一下在使用DataFrames和使用稀疏矩阵时在时间和空间复杂度上的效率差异。...为了有效地表示稀疏矩阵，CSR使用三个numpy数组来存储一些相关信息，包括: data(数据):非零值的值,这些是存储在稀疏矩阵中的非零值 indices(索引):列索引的数组,从第一行(从左到右)开始

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scipy.sparse、pandas.sparse、sklearn稀疏矩阵的使用

单机环境下，如果特征较为稀疏且矩阵较大，那么就会出现内存问题，如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具，那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。...： SciPy 稀疏矩阵笔记 Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 Python数据分析----scipy稀疏矩阵 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 SciPy 中有 7 种存储稀疏矩阵的数据结构...如果想做矩阵运算，例如矩阵乘法、求逆等，应该用 CSC 或者 CSR 类型的稀疏矩阵。...mat.nnz # 非零个数 mat.data # 非零值, 一维数组 ### COO 特有的 coo.row # 矩阵行索引 coo.col # 矩阵列索引 ### CSR\CSC\BSR...稀疏矩阵 (行向量) mat.nonzero() # 非0元索引 mat.diagonal() # 返回矩阵主对角元素 mat.max([axis]) # 给定轴的矩阵最大元素 ### 矩阵运算

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稀疏索引在MongoDB中的使用场景是什么？

由于稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引，因此可以减少存储空间。当使用稀疏索引时，MongoDB将不会为每个文档创建一个索引条目，从而减少索引占用的存储空间。...稀疏索引的使用场景稀疏索引最常见的使用场景是对可选字段进行索引。例如，某个文档包含了一个可选的“phone”字段，但并非所有文档都包含该字段。...如果需要对该字段进行查询，可以使用稀疏索引来减少索引占用的存储空间，并提高查询效率。稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能：稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率，但是在某些情况下可能会影响查询性能。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。

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Edge 修改使用的默认搜索引擎

搜索引擎都是各大浏览器竞争的入口之一。微软也不例外，在新版的 Edge 浏览器中使用的默认是 Bing 搜索引擎，大家都知道这个 Bing 搜索的功能实在是没有办法恭维。...很多人都会尝试修改为其他的搜索引擎，比如说 Google。下面的步骤就是能让你修改默认的地址栏搜索引擎为 Google。在 Edge 中，地址栏默认使用的路径为服务。...在后续的界面中，可以看到地址栏使用的搜索引擎。在这里你可以选项你需要的搜索引擎即可。浏览器的默认搜索引擎入口，都是各大厂商竞争的焦点之一，因为只有掌握了用户的入口才能掌握后续的服务。

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数据科学 IPython 笔记本 9.9 花式索引

译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（例如，arr...在本节中，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式索引。花式索引就像我们已经看到的简单索引，但是我们传递索引数组来代替单个标量。这使我们能够非常快速地访问和修改数组的复杂子集。...([71, 86, 60]) 使用花式索引时，结果的形状反映索引数组的形状，而不是被索引的数组的形状： ind = np.array([[3, 7], [4, 5]])...示例：选择随机点花式索引的一个常见用途是从矩阵中选择行的子集。...使用花式索引修改值正如可以使用花式索引来访问数组的某些片段，它也可以用于修改数组的某些部分。

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Python NumPy数据处理与性能提升秘籍

在日常使用中，如何快速、灵活地索引和操作数组是提升数据处理效率的关键。NumPy 提供了多种高级索引技巧，包括布尔索引、花式索引和切片操作等。同时，通过优化索引方式，还可以显著提高代码性能。...花式索引允许使用整数数组指定要访问的元素位置： # 创建示例数组 arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) # 指定位置索引 indices = [0, 2, 4]...print("花式索引结果：", arr[indices]) # 输出 [10 30 50] 花式索引支持多维数组的任意元素提取： # 多维数组花式索引 arr = np.array([[1, 2]...处理一个 1000x1000 的矩阵，提取所有列均值大于 0.5 的行： # 生成示例矩阵 matrix = np.random.rand(1000, 1000) # 计算列均值 col_means...，可以高效处理大规模矩阵。

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Java 使用Spring-data-elasticsearch 为索引添加别名修改及替换别名

dataSet.forEach(aliasData -> set.add(aliasData.getAlias())); return set; } /** * 为索引添加别名...* * @param index 真实索引 * @param alias 别名 */ public static boolean addAlias(String...withAliases(alias).build() )); return indexOps.alias(aliasActions); } /** * 为索引删除...* * @param index 真实索引 * @param alias 别名 */ public static boolean delAlias(String...旧的换为新的不会判断旧的是否存在 * * @param index 真实索引 * @param oldAlias 要删除的别名 * @param newAlias

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科学计算库—numpy随笔【五一创作】

3）叉乘（np.cross）、外乘（np.outer）细说NumPy数组的四种乘法的使用 8.1.7、numpy 索引和切片操作举个例子：补充：花式索引通过整型数组进行索引花式索引为什么有两层中括号...以数组对象 arr 为例，向arr[]中传入数组作为参数，所以才有了两个中括号在机器学习中常通过使用花式索引来打乱数据集的样本顺序，避免机器学习模型学习到样本的位置噪声，对于监督学习的数据集如果打乱了样本还需要打乱相对应的标签值...，样本与标签都是一一对应的关系，使用花式索引能够轻松的解决。...reshape 拆开，无法得到想要的结果（尚不知具体原因）：这个写法又有一种补救（2023-5-16）: d = np.arange(12) print(d.reshape(3,4)[[0,2]]) 要用花式索引...,-5) 8.1.13、numpy 数学运算 1）生成随机矩阵例如生成一个4*4随机矩阵： arr = np.random.randn(4,4) 随机矩阵生成，数据源有两种， np.random.rand

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Python Numpy基础教程

使用特殊库函数（random等）索引和切片基础操作一维数组中的索引表面看起来和Python list的功能差不多。...花式索引（Fancy indexing）是一个Numpy的术语，指的是利用整数数组进行索引。...花式索引根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。对于使用一维整型数组作为索引，如果目标是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果目标是二维数组，那么就是对应下标的行。...花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。...，若需进行矩阵相乘，可使用： i = np.array([[1, 2], [3, 4]]) j = np.array([[5, 6], [7, 8]]) print(j.dot(i)) 除此之外，Numpy

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Python Numpy高级操作

1] # 步长 [::2] 二维序号索引和pd的iloc原理一致三维有几维，就有几个冒号,原理参考二维即可花式索引按 idex 自动进行维度,给的索引是什么样的，就构建什么样的数组组合序列...花式索引赋值不仅可取值，仍然可以赋值布尔索引布尔索引在过滤数据的时候，用途很大，包括pandas中合并 hstack/vstack 有几点需要注意，hstack是水平插入，在一维向二维插的时候...reshape) column_stack/row_stack 在一维向二维插的时候,用该方法不用reshape concatenate 可以合并后变成一维拆分 spilt 注意这个只能整除拆分，任意拆分使用...属性/方法 numpy.random.normal 正态分布 transpose 转置 np.linspace 10-20 分五等份 flat 遍历输出每个元素 np.linalg.inv() 求逆矩阵...-np.eye() 对角矩阵参数表示几行 ravel 多维变一维 reshape size 指定为-1，则会自动计算其他的 size 大小 >>> a.reshape(3,-1) array([[

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猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy

4.2 使用花式索引访问元素 4.3 使用布尔索引访问数组 4.4 使用切片访问元素 5 数组运算 5.1形状相同的数组运算 5.2形状不同的数组运算 5.3 矩阵相乘 5.4 数组与常量的运算 6...numpy中提供了多种形式的索引：整数索引、花式索引和布尔索引，通过这些索引可以访问数组的单个、多个或一行元素。此外，还可以使用切片访问数组的元素。...# 获取行索引为1、列索引为2的元素 print(array_2d[1, 2]) 输出为： 6 4.2 使用花式索引访问元素花式索引指以整数组成的数组或列表为索引。...当使用花式索引访问一维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引，依次根据各个索引获取对应位置的元素，并将这些元素以数组的形式进行返回；当使用花式索引访问二维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引..._2d[[0, 2]]) 输出为： [[1 2 3] [7 8 9]] 在使用两个花式索引，即通过“二维数组[花式索引，花式索引]”形式访问数组时，会将第一个花式索引对应列表的各元素作为行索引

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SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

如果想存储三元组表示的稀疏矩阵的同时又要确保按照行列索引对元素进行访问的效率高，在存储三元组（非零元素）信息的过程中使用散列表是有必要的。...'numpy.float64'>' with 19 stored elements in Dictionary Of Keys format> 到目前为止，我们可以发现 DOK 格式的稀疏矩阵按照行列索引访问或者修改对应值的操作完全可以看成是散列表中的一些操作...，对应关系如下表所示： DOK 格式的稀疏矩阵的操作散列表的操作按照行列索引查找对应值按照关键字查找对应值按照行列索引修改对应值（非零元素改非零元素）按照关键字修改对应值按照行列索引修改对应值...（零元素改非零元素）增加关键字和对应值按照行列索引修改对应值（非零元素改零元素）删除关键字和对应值优缺点 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵有着以下优点：一点一点（逐个元素或者逐个矩阵块）...地构造稀疏矩阵的效率非常高按照行列索引访问或者修改元素的时间复杂度为 O(1) 切片操作灵活且高效改变非零元素的分布的效率非常高转换为 COO 格式的稀疏矩阵的效率非常高当然，SciPy DOK

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SciPy 稀疏矩阵（4）：LIL（上）

实际上，基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略主要可以分为两种：稀疏向量序列法和索引值分离法。...还有两点需要注意：第一，这两个序列并不是使用 Python 列表，而是其元素为 Python 列表的 NumPy 数组；第二，行向量组索引序列中的元素（序列）都是排好序的（便于使用二分查找来提高查找效率...matrix([[0, 1, 2, 0], [3, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 1]], dtype=int32) 目前为止，我们可以发现 LIL 格式的稀疏矩阵按照行列索引访问或者修改对应值的操作可以看成是先通过行索引找到两个有序顺序表...因此，这样的操作完全可以看成是有序顺序表中的一些操作，对应关系如下表所示： LIL 格式的稀疏矩阵的操作有序顺序表的操作时间复杂度按照行列索引查找对应值有序顺序表的二分查找 O(log₂n) 按照行列索引修改对应值...（非零元素改非零元素）有序顺序表的二分查找（找到并修改） O(log₂n) 按照行列索引修改对应值（零元素改非零元素）有序顺序表的二分查找（找不到并插入） O(n) 按照行列索引修改对应值（非零元素改零元素

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图解NumPy：常用函数的内在机制

而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。 NumPy 的核心概念是 n 维数组。n 维数组的美丽之处是大多数运算看起来都一样，不管数组有多少维。但一维和二维有点特殊。...在进行测试时，我们通常需要生成随机数组：向量索引一旦你的数组中有了数据，NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们：除了「花式索引（fancy indexing）」外，上面给出的所有索引方法都被称为...所有包含花式索引的方法都是可变的：它们允许通过分配来修改原始数组的内容，如上所示。这一功能可通过将数组切分成不同部分来避免总是复制数组的习惯。...随机矩阵生成的句法也与向量的类似：二维索引的句法比嵌套列表更方便： view 符号的意思是当切分一个数组时实际上没有执行复制。当该数组被修改时，这些改变也会反映到切分得到的结果上。...除了在二维或三维网格上初始化函数，网格也可用于索引数组：使用 meshgrid 索引数组，也适用于稀疏网格。

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SciPy 稀疏矩阵（6）：CSC

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SciPy 稀疏矩阵（2）：COO

与此同时，针对稀疏矩阵类我们还可以添加一些功能，比如获取矩阵的行和列、多个三元组的行索引外加上列索引均重复该如何处理等等。...与此同时，针对稀疏矩阵类我们还可以添加一些功能，比如获取矩阵的行和列、多个三元组的行索引外加上列索引均重复该如何处理等等。...在 SciPy COO 格式的稀疏矩阵中，行索引序列的属性名就是 row，列索引序列的属性名就是 col，元素值序列的属性名就是 data。...允许重复的行列索引。可以高效地构造稀疏矩阵。在借助稀疏工具的情况下，可以高效地进行矩阵左乘列向量的操作。...考虑到 data 属性是一个数组，所以针对逐元素操作（这里的逐元素操作要求零元素必须映射成零元素）效率很高，毕竟直接修改 data 属性即可。

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图神经网络上的统一的彩票假设

GNN的花式研究越来越多了~ 本来读了这篇后想写一下, 发现AI in Graph的小伙伴已经写的挺好了~ ?...在硬件层面上，GNN 的计算依赖于矩阵的稀疏和不规则结构，导致产生许多随机内存访问和有限的数据重用，但也需要相对较少的计算。...的形状与图的邻接矩阵相同，的形状与模型参数相同。给定，和通过以下目标共同优化。 ?...然后使用如下算法找到GTL。 ? 结果本文使用GCN、GIN、GAT作为图模型，在Cora、Citeseer、PubMed三个数据集上进行了节点分类和链路预测实验，部分结果如下： ? ?...文中使用GraphCL进行自监督预训练，从中获得GLT。下图展示了其与随机初始化的对比结果。 ? 本文对稀疏化的子图做了可视化，结果如下。 ?

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【JavaSE专栏30】稀疏数组稀疏在哪？为什么可以节省Java内存空间？

这种数据结构通常在处理稀疏矩阵或具有大量默认值的数据集时使用。稀疏数组的定义可以包括以下几个要素：原始数组的大小：稀疏数组是基于原始数组创建的，需要记录原始数组的大小。...非默认值元素的个数：记录稀疏数组中非默认值元素的个数。非默认值元素的索引和值：使用一种合适的数据结构（如哈希表、链表等）来存储非默认值元素的索引和值。...矩阵和稀疏矩阵存储：在处理矩阵和稀疏矩阵时，往往大部分元素都是 0 或者某一默认值。使用稀疏数组可以只存储非默认值的元素，节省内存空间。对于大型矩阵或者稀疏矩阵，这种优化效果尤为明显。...方便处理和操作：由于稀疏数组只存储非默认值元素，可以方便地进行插入、删除和修改操作，而不需要对整个数组进行重新分配内存。...矩阵计算：对于大规模稀疏矩阵，使用稀疏数组可以减少存储空间和计算复杂度。字符串压缩：对于某些字符串，如果大部分字符都是相同的默认值，使用稀疏数组可以有效压缩字符串的存储空间。

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稀疏矩阵的压缩方法

由此，就要修改矩阵的表示形式，只记录非零元素及其位置，没有记录的位置，都是零元素，这就是矩阵压缩。...，即矩阵中非零元素对应的列索引，组成一个列表： ind = [0, 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 4, 6, 7] 一般称ind为列索引。...对分块稀疏矩阵按行压缩 coo_matrix 坐标格式的稀疏矩阵 csc_matrix 压缩系数矩阵 csr_matrix 按行压缩 dia_matrix 压缩对角线为非零元素的稀疏矩阵 dok_matrix...字典格式的稀疏矩阵 lil_matrix 基于行用列表保存稀疏矩阵的非零元素下面以csr_matrix为例进行演示。...csr_T.data # 输出 array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1], dtype=int64) 其他压缩模式，读者可以结合 SciPy 中的类进行理解和使用

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如何使用python处理稀疏矩阵

推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

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