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1
回答
基于
矩阵
乘法
的
Scipy
优化
python-3.x
、
scipy-optimize
我曾经尝试用spicy.optimize.minimize来解决一个
矩阵
乘法
优化
问题,但是,结果给了我一个尺寸错误,有人能帮我解决吗?import numpy as npmu =objective_fun, x, method = 'SLSQP', bounds = bnds, constraints = con) e:\Anaconda3\lib
浏览 22
提问于2019-10-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
矩阵
乘法
的
Scipy
.linalg实现,全部用C语言实现还是部分用Fortran实现?
python
、
numpy
、
scipy
、
matrix-multiplication
我最近一直在研究(主要是稀疏
的
)
矩阵
上
的
乘法
是如何在python库
scipy
.linalg中以这种最佳方式实现
的
,我从那里了解到,大多数算法都是一些Fortran或C库
的
包装。我
的
问题是,我怎么知道在
Scipy
中有任何实际上是在python内部编写
的
乘法
方法呢?我也不太确定它与Numpy
矩阵
乘法
是如何工作
的
。
浏览 13
提问于2020-05-28
得票数 0
1
回答
在Matlab上计算嵌入之间
的
余弦距离
python
、
matlab
我有几行代码,其中有一个torch tensor (200.000 x 512),我想计算每个嵌入之间
的
余弦距离。(将我
的
张量转换为.mat文件+代码)
浏览 26
提问于2021-08-10
得票数 0
2
回答
有限稀疏
矩阵
的
乘法
算子
python
、
scipy
、
sparse-matrix
当涉及到
scipy
稀疏
矩阵
时,我对
乘法
运算符*
的
行为感到有点困惑。运算符似乎实现了
矩阵
乘法
,而不是像numpy数组那样实现组件
乘法
。检查这一点
的
一些代码:A = lil_matrix(-numpy.eye(2))print (A * B).toarray()[[-1. -1.]
浏览 1
提问于2012-12-06
得票数 4
2
回答
如何在Python中加速
矩阵
乘法
?
python
、
optimization
、
numpy
、
parallel-processing
、
blas
因为它是我
的
神经网络
的
核心,而且我必须运行很多次,任何微小
的
速度增益都可以节省我在多次重复
的
参数
优化
上
的
大量时间。 更精确:
矩阵
乘法
是在形状最小
的
100*100到500*500
的
矩阵
上进行
的
。我有一台有12个核
的
计算机,到目前为止使用它们来并行运行不同
的
神经网络参数
优化
,但是
矩阵
乘法
可以并行进
浏览 3
提问于2012-09-02
得票数 8
回答已采纳
1
回答
用BLAS加速稀疏
矩阵
乘法
是可能
的
吗?
python
、
numpy
、
matrix
、
scipy
、
sparse-matrix
我目前正试图加快我
的
大型稀疏
矩阵
乘法
。我已经成功地将我
的
numpy安装与OpenBLAS和从今以后,也参与了。我已经成功地运行了这些。当我使用numpy.dot(X,Y)时,我可以清楚地看到性能
的
提升,也可以看到同时使用多个核心。然而,当我使用
的
点功能,没有这样
的
性能提升可以看到,仍然有一个核心被使用。例如:x.dot(x.T)
浏览 3
提问于2014-08-02
得票数 1
回答已采纳
3
回答
Python中两个稀疏
矩阵
的
一类特殊逐行
乘法
python
、
matrix
、
scipy
、
sparse-matrix
我想要
的
是:在Python中实现一种特殊
的
矩阵
乘法
操作
的
方法,这种
乘法
操作恰好是使用ciply稀疏()格式
的
。这是一种特殊
的
乘法
,不是
矩阵
乘法
,也不是或,也不是
乘法
,而且在
scipy
.sparse中似乎没有任何内置
的
支持。 所需
的
操作:输出
的
每一行应包含两个输入
矩阵
中相应行
的
浏览 5
提问于2014-10-02
得票数 4
回答已采纳
1
回答
矩阵
(枕叶稀疏)-
矩阵
(稠密;数字阵列)
乘法
效率
python
、
numpy
、
scipy
我是一名从事地球物理反演
的
研究员。它需要求解线性系统:Au = rhs。这里A通常是稀疏
矩阵
,但rhs和u可以是稠密
矩阵
,也可以是向量。为了进行
基于
梯度
的
反演,需要进行灵敏度计算,需要大量
的
矩阵
矩阵
和
矩阵
向量
乘法
。最近,我在
矩阵
(稀疏)-
矩阵
(稠密)
乘法
中发现了一种奇怪
的
行为,下面是一个例子:import
浏览 6
提问于2017-04-21
得票数 3
回答已采纳
2
回答
python自动在多核上运行多线程
python
、
multithreading
我写了一个python程序,它是CPU密集型
的
。它使用了
scipy
.optimize工具。我没有使用任何多进程/多线程。运行"top“命令,您可以看到PID4152Python进程和所有的CPU都被使用了,比如那么,考虑到我没有对此做任何事情,为什么python
浏览 1
提问于2016-11-16
得票数 0
1
回答
与numpy数组相比,稀疏表示
的
不同输出
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import normalizeimport numpyimport
scipy
.sparse as sp return
浏览 3
提问于2017-12-02
得票数 2
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1
回答
具有稀疏结果
的
Python
矩阵
乘法
python
、
numpy
、
matrix
、
scipy
假设我有两个密集
矩阵
U (10000x50)和V(50x10000),以及一个稀疏
矩阵
A(10000x10000)。A中
的
每个元素要么是1,要么是0。我希望找到A*(UV),注意'*‘是
基于
元素
的
乘法
。为了解决这个问题,
Scipy
/numpy将首先计算一个密集
的
矩阵
UV。但紫外线密度高,体积大(10000x10000),所以速度很慢。因为我只需要用A表示
的
几个UV元素,所以如果只计算必要
的
浏览 0
提问于2015-05-13
得票数 4
3
回答
Matlab
乘法
matlab
、
matrix
如果
矩阵
A在X中,
矩阵
B在Y中。我如何使用for循环来计算它?
浏览 1
提问于2012-10-11
得票数 2
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1
回答
scipy
.weave.inline
的
性能
python
、
performance
我是一名Python新手,正在努力学习这种神奇
的
编程语言。我尝试过使用
scipy
.weave.inline来加速一些计算。为了学习一点,我试着用
scipy
.weave.inline实现了一个
矩阵
乘法
。版本
的
50倍。我知道numpy在可以应用
的
时候是非常快
的
。对于大
的
矩阵
,例如大小为1000 x 1000
的
矩阵
,甚至可以看到差异。我已经检查了numpy.dot和
scipy</
浏览 1
提问于2011-10-23
得票数 2
3
回答
多重
矩阵
乘法
numpy
、
scipy
如果我有一个像$(x-\mu)^T \Sigma^{-1} (x-\mu)这样
的
矩阵
乘积,那么写$数组
的
方法是reduce(numpy.dot,((x-mu).T,
scipy
.linalg.inv(SigmaMatlab和R
的
语法要简单得多,对于numpy来说,没有等价
的
运算符语法似乎有点奇怪。
浏览 5
提问于2012-08-21
得票数 1
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1
回答
如何在稠密
的
numpy
矩阵
和稀疏
的
枕叶向量之间进行有效
的
矩阵
乘法
?
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
、
matrix-multiplication
使用@将稠密
的
numpy
矩阵
与稀疏
的
枕叶向量相乘是非常低效
的
。它似乎完全没有利用矢量
的
稀疏性。说我们有x = np.eye(5000)[333]%timeit A @ x 8 ms ± 78.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops
浏览 1
提问于2018-09-12
得票数 0
1
回答
在python中使用
scipy
/numpy实现2
矩阵
加乘
python
、
math
、
matrix
、
numpy
、
scipy
我正在尝试使用
scipy
和numpy来执行
矩阵
加法和
乘法
。有没有像
Scipy
/Numpy中那样执行
的
函数? 非常感谢。
浏览 2
提问于2011-05-23
得票数 9
回答已采纳
1
回答
加速
scipy
.sparse.csr_matrix
的
左模板
python
、
scipy
、
sparse-matrix
我需要执行以下
矩阵
乘法
:x * A[idx],其中A是
scipy
.sparse.csr_matrix,idx是np.array索引。由于索引
的
原因,我无法将其更改为csc_matrix。它似乎比右
矩阵
乘法
A[idx] * x慢50倍,而且只比左
矩阵
乘法
(在完整索引上) u * A稍快一点,即使是len(idx) << A.shape[0]。我怎么才能加快速度呢?
浏览 10
提问于2020-05-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
矩形
矩阵
python中
的
稀疏
矩阵
乘法
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
、
matrix-multiplication
我在python中工作,用
的
是大小为n
的
稀疏
矩阵
A,我使用
的
是csr_matrix格式,我把
矩阵
包装成线性算子,这样我就可以使用slinalg包了。 我需要计算A^T*A积。然而,我无法设法找到适当
的
例程来实现这一点。我可以使用线性算子
的
matmat函数,但这要求我将
矩阵
转换为密集格式。在python中(即使有不同
的
包),我如何在不转换为密集
矩阵
的
情况下,将两个稀疏
矩阵
相乘呢?我<
浏览 4
提问于2020-08-16
得票数 0
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4
回答
矩阵
乘法
的
快速LAPACK/BLAS
c++
、
armadillo
目前,我正在探索用于线性代数
的
Armadillo C++库。据我所知,它使用LAPACK/BLAS库进行基本
的
矩阵
运算(例如
矩阵
乘法
)。作为Windows用户,我从这里下载了LAPACK/BLAS:。问题是,与Matlab甚至R相比,
矩阵
乘法
非常慢。例如,在我
的
计算机上,Matlab在~0.15秒内将两个1000x1000
矩阵
相乘,R需要~1秒,而C++/Armadillo/LAPACK
浏览 0
提问于2013-07-14
得票数 7
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1
回答
基于
矩阵
转置
的
矩阵
乘法
优化
c++
、
c
、
algorithm
、
optimization
、
matrix-multiplication
我正在处理一个任务,其中我转置了一个
矩阵
,以减少
矩阵
乘法
操作
的
高速缓存未命中。根据我从几个同学那里了解到
的
情况,我应该会有8倍
的
进步。然而,我只能得到2倍...我可能做错了什么?stderr, "Matrix multiplication took %1.2f seconds\n", ((float)(after - before))/1000000000);到目前为止,我做
的
事情是对
的
吗仅供参考:我需要做
的
浏览 5
提问于2012-10-03
得票数 3
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