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沙龙
4
回答
基于
列表
的
R-
构造
稀疏
矩阵
python
、
r
、
pandas
使用python和pandas,我可以很容易地从字典对象
列表
中
构造
一个
稀疏
的
DataFrame。b = 10), list(b = 1, d = 4)) 那么,如何使用R在python中获得相同
的
结果呢
浏览 20
提问于2017-05-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将
矩阵
格式转换为列
的
主要顺序格式
r
、
matrix
、
column-major-order
我正在通过R中
的
cplexAPI工作,我更愿意使用我现有的结构来构建一个约束
矩阵
。文档指出,API以列
的
主要顺序格式接受约束
矩阵
,其中只有非零元素。因此,我需要一种方法(优雅地,我希望)将
矩阵
转换成这种形式。例如: 目前,这是作为一个
矩阵
实现
的
。约束
矩阵
以列
的
主要顺序格式传递。这里要小心:所有索引都从0开始!开始行
浏览 6
提问于2017-02-01
得票数 0
4
回答
从元组
列表
构造
稀疏
矩阵
python
、
constructor
、
scipy
、
sparse-matrix
对于
稀疏
矩阵
,我有一个Python行信息
列表
。每一行都表示为(列、值)元组
的
列表
。叫它alist [(2,12)]]0 10 0 -3显而易见
的
方法是创建一个scipy.sparse.lil_matrix,它内部具有“<
浏览 12
提问于2017-04-25
得票数 13
回答已采纳
1
回答
稀疏
矩阵
表示
algorithm
、
data-structures
、
linked-list
、
sparse-matrix
我有两个关于
稀疏
矩阵
表示
的
问题。
基于
上面提供
的
矩阵
示例,我需要提出一个表示
稀疏
矩阵
的
解决方案。,你们能为我
的
两个问题提出一个合适
的
算法吗?
浏览 5
提问于2020-04-13
得票数 1
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2
回答
为什么lil_matrix和dok_matrix比普通
的
dicts慢呢?
python
、
numpy
、
scipy
我想迭代地构建
稀疏
矩阵
,并注意到根据SciPy文档,有两个合适
的
选项: 这是一种增量
构造
稀疏
矩阵
的
有效结构。类scipy.sparse.dok_matrix(arg1,shape=None,dtype=None,copy=False)
基于<
浏览 0
提问于2015-01-04
得票数 13
回答已采纳
1
回答
RcppArmadillo中
稀疏
和稠密
矩阵
的
模板函数
c++
、
r
、
rcpp
、
armadillo
我试图定义一个模板化函数,它可以使用RcppArmadillo处理
稀疏
和密集
的
矩阵
输入。我得到了一个非常简单
的
例子,即向C++发送一个密集或
稀疏
的
矩阵
,然后返回到R,如下所示: library(inline); library(Rcpp); library(RcppArmadillo)
矩阵
被转化为arma::mat,而
稀疏
R-
矩阵
通过对Rcpp::as
的
隐式调用被转换为arma::
浏览 4
提问于2014-03-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
稀疏
对角
矩阵
求解器
matlab
、
matrix
、
linear-algebra
、
sparse-matrix
、
pde
我想在MatLab中求解一个线性系统(对应于有限差分格式中
的
两个方程
的
PDE系统)。系统
矩阵
的
作用(对应于PDE系统
的
扩散项之一)象征性地(u是未知字段之一,n是时间步长,j是网格点): 并充分:上面的
矩阵
必须是A,其中A*U^n+1 =B是系统。到目前为止,我一直在使用spdiags和diag以以下昂贵
的
方式填充这个
矩阵
: E(2
浏览 1
提问于2014-12-09
得票数 4
回答已采纳
2
回答
理解枕
稀疏
矩阵
类型
python
、
scipy
我试图选择最佳
的
枕
稀疏
矩阵
类型在我
的
算法中使用。在这种情况下,我应该以vij方式初始化数据,然后使用它来执行
矩阵
向量乘法。最后,我不得不添加行和科尔。试图为我
的
问题选择最好
的
,我想了解哪些是最好
的
情况使用这些类型: lil_matrix,coo_matrix,csr_matrix,csc_matrix,dok_matrix。有人能解释我吗?没有必要在同一答案中显示所有类型
的
示例。
浏览 0
提问于2018-05-08
得票数 11
回答已采纳
1
回答
从
稀疏
矩阵
中简单地采样向量,并从样本中创建新
的
矩阵
(python)
python
、
scipy
、
sparse-matrix
、
sampling
:indxSampls = sample(range(sm.shape[0]), k)fori
浏览 1
提问于2012-03-24
得票数 6
回答已采纳
1
回答
填充行对角
稀疏
矩阵
python
、
matrix
、
scipy
、
sparse-matrix
我有一个
稀疏
矩阵
,我正在使用几个对角线
构造
它: A = diags([np.arange(100), np.arange(99), np.arange(99)], offsets=[0, -1, 1])然而,这个
稀疏
矩阵
在最后一行中也有一个向量。是否有任何方法将其存储在
稀疏
矩阵
中,还是我
的
构造
效率低下,我应该使用密集
矩阵
?
浏览 8
提问于2017-07-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
构造
SciPy
稀疏
CSC
矩阵
的
索引for
python
、
arrays
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
我有许多表示
稀疏
矩阵
(即具有非零条目的列)
的
列表
,我需要将其表示为SciPy
稀疏
csc_matrix。但是,请注意,在我
的
稀疏
矩阵
中只有一行,因此该
列表
只是指向该行中具有非零条目的列。例如:这个
列表
告诉我,在我
的
单行
稀疏
浏览 4
提问于2020-02-16
得票数 2
1
回答
增量求和
的
正确SciPy
稀疏
矩阵
格式是什么?
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
、
scientific-computing
在我
的
代码中,我目前正在迭代和创建三个
列表
:(row, col)对
的
重复次数很高,在最后
的
稀疏
矩阵
M中,我希望M[row, col]
的
值是data中所有对应元素
的
总和。我遇到
的
问题是,当我放大我
的
问题大小时,中间
列表
data, row, col似乎消耗了我所有(8gb)内存和交换空间,我
的
脚本就会被自动删除。所以我
的
问题是: 是否有
浏览 3
提问于2013-09-23
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如何将numpy.matrix或数组转换为大型
稀疏
矩阵
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
对于SciPy
稀疏
矩阵
,可以使用todense()或toarray()将其转换为NumPy
矩阵
或数组。反转
的
函数是什么? 我搜索了,但不知道哪些关键字应该是正确
的
命中。
浏览 1
提问于2011-10-28
得票数 99
回答已采纳
2
回答
从索引
列表
和
列表
数据
列表
创建
稀疏
行
矩阵
。
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
假设我有一个
列表
数据
列表
,以及一个包含每个数据行号
的
列表
,那么如何转换为
稀疏
矩阵
呢?]+[4,5,6] [0, 0, 0],我知道我可以用scipy.sparse.csr_matrix和row、col或indptr来
构造
它,但是现在我已经计算了data和indices,有没有一种方法可以简单地使用这两种方法来
构造
稀疏
矩阵
呢?
浏览 28
提问于2022-04-03
得票数 0
回答已采纳
2
回答
C#中是否有存储优化
的
稀疏
矩阵
实施?
c#
、
sparse-matrix
C#中是否有针对存储进行优化
的
实施?
浏览 0
提问于2009-11-28
得票数 10
回答已采纳
2
回答
如何合并
稀疏
矩阵
以创建新
的
稀疏
矩阵
?
algorithm
、
matrix
、
sparse-matrix
、
eigen3
、
intel-mkl
E(m+p,n+q), a sparse matrix, like : | C D | 本征-我发现实现这一目标的唯一方法是读取A、B、C和D中
的
所有非零值,将其存储在一个std::vector<Triplet>中,并使用setFromTriplets
构造
E。英特尔MKL -算法是一样
的
,除了我是使用块
稀疏
行存储表示。首先,读取非零,然后调用
构造
函数。同样
的
复杂性,无法使用。这些库
的
问题是,E是像任何<
浏览 0
提问于2018-12-04
得票数 0
1
回答
Armadillo能有效地将
稀疏
矩阵
和
稀疏
矩阵
乘成稠密
的
结果吗?
c++
、
armadillo
它有
稀疏
矩阵
的
SpMat<float>和稠密
矩阵
的
Mat<float>。 假设我有
稀疏
矩阵
S_a和S_b,以及稠密
矩阵
D。我需要计算产生
的
S_a*S_b和S_a*D,结果在这两种情况下都会很密集。我可以将
稀疏
矩阵
转换为密集
矩阵
,然后再进行乘法,但这将是效率低下
的
(这些
矩阵
非常大)。有没有办法让Armadillo在不执行中间
浏览 4
提问于2017-10-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用COO ()- Scipy直接
构造
稀疏
CSR
矩阵
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
我
的
目标是非常快地建立
稀疏
的
CSR
矩阵
。它目前是我
的
过程中
的
主要瓶颈,我已经通过相对快速地
构造
coo
矩阵
,然后使用tocsr()来优化它。 但是,我可以想象,直接构建企业社会责任
矩阵
必须更快?我有一种非常特殊
的
稀疏
矩阵
格式,它也很大(即订单为100000x50000)。我在网上看过其他
的
答案,但大多数都没有回答我
的
问题。考虑使用coo
构造
浏览 0
提问于2019-01-16
得票数 0
1
回答
如何使用Sklearn对
稀疏
数据进行聚类
python
、
scipy
、
scikit-learn
、
k-means
如何使用Sklearn
的
实现对
稀疏
数据进行聚类?试图将它们
的
示例改编为我自己
的
用例,我尝试了:from sklearn.cluster import假设我没有正确地
构造
我
的
稀疏
输入
矩阵
X,因为它是一个
稀疏
矩阵
列表
,而不是包含
列表
的
稀疏
<e
浏览 0
提问于2017-05-07
得票数 0
1
回答
用压缩
稀疏
列(CSC)格式在Matlab中
构造
稀疏
矩阵
python
、
matlab
、
numpy
、
matrix
、
scipy
我在Python中有一个大型
稀疏
矩阵
(大约50亿个非零值),存储在格式中。我需要在Matlab中以
稀疏
矩阵
的
形式打开它。显然无法保存如此大小
的
数据(似乎上限为5GB),因此我求助于将其保存为hdf5文件,作为详细
的
。但是,我在matlab中打开它是有困难
的
。给出这三个向量:data, indices, indptr,其含义为 标准
的
CSC表示,其中第一列
的
行索引存储在索引[indptri:indptri+1]中,其
浏览 6
提问于2017-03-25
得票数 0
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