如何将.txt的稀疏表示转换为scipy中的稠密矩阵？
将.txt的稀疏表示转换为scipy中的稠密矩阵可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库：
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix- 读取稀疏表示的.txt文件：
sparse_data = np.loadtxt('sparse_data.txt')- 提取稀疏矩阵的行、列和值：
rows = sparse_data[:, 0].astype(int)
cols = sparse_data[:, 1].astype(int)
values = sparse_data[:, 2]- 创建稀疏矩阵：
sparse_matrix = csr_matrix((values, (rows, cols)))- 将稀疏矩阵转换为稠密矩阵：
dense_matrix = sparse_matrix.toarray()完成以上步骤后，你将得到一个稠密矩阵（dense_matrix），它是从.txt文件中的稀疏表示转换而来的。
关于稀疏矩阵和稠密矩阵的概念：
- 稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。由于稀疏矩阵中非零元素较少，因此可以采用特殊的数据结构来存储，以节省存储空间和计算资源。
- 稠密矩阵是指矩阵中大部分元素都非零的矩阵。稠密矩阵通常以常规的二维数组形式存储。
稀疏矩阵转换为稠密矩阵的优势：
- 稀疏矩阵转换为稠密矩阵可以方便地进行矩阵运算和分析，因为稠密矩阵的数据结构更加简单和直观。
- 稠密矩阵在某些算法和模型中更容易处理和优化，例如机器学习中的某些算法需要输入稠密矩阵。
稀疏矩阵转换为稠密矩阵的应用场景：
- 自然语言处理（NLP）中的文本表示和特征提取。
- 推荐系统中的用户-物品评分矩阵分析。
- 图像处理中的图像特征提取和图像识别。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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通过这种方式可以读取密集数据：
# tf - tensorflow, np - numpy, sess - session
m = np.ones((2, 3))
placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=m.shape)
sess.run(placeholder, feed_dict={placeholder: m})
如何将枕稀疏矩阵(例如scipy.sparse.csr_matrix)读入tf.placeholder或tf.sparse_placeholder？
浏览 1提问于2017-05-11得票数 1
1回答
我正在使用Python、numpy和scipy对我为文本分析创建的主题模型的输出进行一些层次聚类。
我将我的测试语料库应用于ldamodel，因此它成为一个词袋表示。然后我把它变成了一个矩阵。现在，我想使用scipy来创建一个矩阵的链接矩阵。但它给出了值错误:使用序列设置数组元素。我猜这是因为只有形状相同的数组才能聚集在一起。我的矩阵在列表中的列表之间有长度上的差异。我现在只是不知道如何解决这个问题。下面是代码的一小部分。我不知道这是否有帮助。我真的希望有人能帮我。
import numpy as np
X = np.array(corpus)
from matplotlib im
浏览 0提问于2017-01-13得票数 0
我正在尝试计算一个scipy解析矩阵和一个numpy数组之间的点积。 首先，我使用了numpy矩阵，您可以在以下代码中看到： def power_iteration(matrix, n):
b_k = np.random.rand(matrix.shape[1])
for _ in range(n):
b_k = np.dot(matrix, b_k)
return b_k 这里的矩阵是一个numpy矩阵，没有错误发生。 如果将scipy稀疏矩阵作为参数传递，则会出现以下错误: ValueError:形状( 6762 ,6762)和(1,6762)
浏览 15提问于2019-04-21得票数 0
> import scipy
> import numpy as np
> smat_csr = scipy.sparse.csr_matrix([[0,0,1],[0,1,0],[0,0,0]])
> print(smat_csr)
(0, 2) 1
(1, 1) 1
> print(smat_csr.shape)
(3, 3)
> smat_np = np.asarray(smat_csr)
> print(type(smat_np))
<class 'numpy.ndarray'> 所以smat_np看
浏览 11提问于2020-12-02得票数 2
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2回答
请考虑以下示例：
import numpy as np
import scipy.sparse
A = scipy.sparse.csr_matrix((2,2))
b = A.sum(axis=0)
矩阵b现在具有以下形式
matrix([[ 0., 0.]])
但是，我希望它成为这样一个数组：
array([ 0., 0.])
这可以由b = np.asarray(b)[0]来完成，但这似乎不太优雅，特别是与MATLAB的b(:)相比。有什么更优雅的方法吗？
浏览 5提问于2016-07-15得票数 2
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我已经从LIBSVM下载了一个数据集，并使用e1071函数read.matrix.csr读取它。这会将其作为SparseM matrix.csr对象加载。但现在我被卡住了，因为我不知道如何将这个对象转换为密集矩阵。
有没有一种简单的方法可以将SparseM matrix.csr对象转换为标准的R密集矩阵？
浏览 0提问于2017-06-01得票数 2
2回答
我在Python中有一个非常简单的脚本，但由于某种原因，在运行大量数据时会出现以下错误：
*** glibc detected *** python: double free or corruption (out): 0x00002af5a00cc010 ***
我习惯了C或C++中出现的这些错误，当一个人试图释放已经被释放的内存时。然而，根据我对Python的理解(尤其是我编写代码的方式)，我真的不明白为什么会发生这种情况。
以下是代码：
#!/usr/bin/python -tt
浏览 4提问于2013-02-16得票数 34
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1回答
如何在教学中实施ILU前置器？
、、、、
对于scipy.sparse.linalg中的迭代求解器(如bicg、gmres等)，可以为矩阵A添加预条件器。然而，并不是很清楚我应该给什么作为预条件。如果我使用ilu = sp.sparse.linalg.spilu(A)，ilu不是任何矩阵，而是包含许多东西的对象。
有人问了一个类似的问题，用于Python2.7，但我不为自己工作(Python3.7，枕1.1.0版)
那么，我的问题是，如何将不完全LU预条件用于这些迭代算法？
浏览 2提问于2019-11-16得票数 2
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我试着在一个没有电势场的盒子里做粒子模拟。我花了一些时间才发现，简单的显式和隐式方法打破了幺正时间演化，所以我求助于，它应该是酉的。但是当我尝试的时候，我发现它仍然不是这样。我不知道我错过了什么。我所用的提法是：
其中T是二阶导数wrt和
该系统简化为
A和B矩阵如下：
我只是把这个线性系统解出来
使用稀疏模块。这个数学很有意义，我在一些论文中找到了同样的数字方案，这让我相信我的代码就是问题所在。
到目前为止，这是我的代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.lina
浏览 0提问于2019-07-07得票数 1
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1回答
我正在寻找最佳的方法来计算稀疏矩阵A的伪逆列的子集。以下是一些相关事实：
A是一个稀疏的NxN矩阵，它具有一个已知特征向量的单零特征值。
我只需要伪逆的M < N/2列
伪逆是稠密矩阵。
我目前正在使用scipy.linalg.lstsq(A,Id) (其中Id是NxN恒等矩阵的NxM子矩阵)，但我怀疑有更好的方法来做到这一点。
如有任何建议，将不胜感激。
更新：，因为只有一个零特征值，所以创建可逆增广(N+1)x(N+1)矩阵并使用scipy.linalg.solve更快。然而，这仍然没有利用A的稀疏性。
浏览 2提问于2016-05-27得票数 1
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如何打印使用SuperLU的splu计算的稀疏L和U矩阵？
我的MWE：
>>> import scipy
>>> import scipy.sparse
>>> import scipy.sparse.linalg
>>> from numpy import array
>>> M = scipy.array([ [19,0,21,21,0],[12,21,0,0,0],[0,12,16,0,0],[0,0,0,5,21],[12,12,0,0,18] ])
>>> cscM = sc
浏览 0提问于2013-05-25得票数 2
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1回答
我正在用Armadillo C++编写一个程序(4.400.1)
我有一个矩阵，它必须是稀疏和复杂的，我想要计算这种矩阵的逆。由于它是稀疏的，它可能是伪逆，但我可以保证矩阵有完全对角。
在Armadillo的API文档中，它提到了计算任何矩阵的逆的方法.i()，但是sp_cx_mat成员不包含这样的方法，而且inv()或pinv()函数显然不能处理sp_cx_mat类型。
sp_cx_mat Y;
/*Fill Y ensuring that the diagonal is full*/
sp_cx_mat Z = Y.i();
或
sp_cx_mat Z = inv(Y);
他们都不管用
浏览 3提问于2014-11-01得票数 3
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SVC似乎处理那些可以采用稀疏矩阵的内核与那些不使用稀疏矩阵的内核不同。然而，如果用户提供的内核编写来获取稀疏矩阵，并且在拟合期间提供了稀疏矩阵，那么它仍然将稀疏矩阵转换为密集，并将内核视为密集的，因为内核不是scikit中预先定义的稀疏内核之一。
有没有一种方法可以强迫SVC识别内核是稀疏的，而不是在将稀疏矩阵传递给内核之前将其转换成密集矩阵？
编辑1:最小工作示例
例如，如果SVC在创建时将核的字符串“线性”传递给SVC，则使用线性核，稀疏矩阵直接传递给线性核，如果拟合时提供稀疏矩阵，则支持向量存储为稀疏矩阵。但是，如果将linear_kernel函数本身传递给SVC，则稀疏矩阵在传递到内
浏览 1提问于2016-09-12得票数 2
3回答
我正在尝试使用sklearn库在Python语言中将信号分解成大型稀疏矩阵中的组件(矩阵分解)。
我利用scipy的scipy.sparse.csc_matrix来构建我的数据矩阵。然而，我不能进行任何分析，比如因子分析或独立成分分析。我唯一能做的就是使用truncatedSVD或scipy的scipy.sparse.linalg.svds来执行主成分分析。
有没有人知道在python中对稀疏矩阵进行ICA或FA的解决方法？任何帮助都将不胜感激！谢谢。
浏览 1提问于2015-04-29得票数 2
1回答
取稀疏矩阵的指数
、、、
A=sc.array([[0,2,1],[2,0,3],[1,3,0]])
sA = sp.csc_matrix(A)
Q2=np.exp(A)
print Q2
Q1=sp.linalg.expm(sA)
print (Q1)
我正在处理大型数据集邻接矩阵，我需要对这个矩阵进行指数表示(我使用的是csc稀疏矩阵表示)，.I正在使用上述玩具数据集测试bug，发现scipy.sparse.linalg.expm给出的答案与numpy.exp给出的答案不同，sparse.linalg给出的答案与numpy的array.Shouldnt相近。这两个输出都是attached.The，答案甚
浏览 4提问于2017-10-06得票数 1
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我在SciPy稀疏矩阵上搜索一个矩阵平方根操作，比如scipy.linalg.sqrtm (非元素平方根)，但是我什么也找不到。换句话说，scipy.sparse.linalg.sqrtm不存在。有没有人知道如何对稀疏矩阵进行这种操作(除了转换为密集矩阵和使用SciPy的linalg.sqrtm)
人们已经提出了通过sparse_matrix**power在稀疏矩阵上进行矩阵幂的方法，但是它只能处理整数幂。
浏览 5提问于2017-05-12得票数 2
3回答
假设我有Numpy数组p和一个稀疏矩阵q，这样
>>> p.shape
(10,)
>>> q.shape
(10,100)
我想做一个p和q的点乘积。当我尝试使用numpy时，我得到以下结果：
>>> np.dot(p,q)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(co
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
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我有一个奇怪的现象，尽管对于稀疏矩阵，scipy.sparse.linalg.eigs应该更快，但我发现它比scipy的普通eigvals方法运行得慢
In [4]: %timeit m.calc_pde_numerical_jacobian(m.initial_state)
10 loops, best of 3: 41.2 ms per loop
In [5]: %timeit m.calc_pde_analytic_jacobian(m.initial_state)
1000 loops, best of 3: 1.42 ms per loop
In [6]: %timeit m.c
浏览 1提问于2017-03-22得票数 5
3回答
如果我对numpy.zeros矩阵做同样的操作，它就能工作。但对于枕骨稀疏矩阵，它不起作用。为什么？
import scipy.sparse as sparse
import scipy as sp
a = sparse.lil_matrix((3,3), dtype=int)
a[0,0] = 0
a[1,1] = 1
a[2,2] = 2
b = a.sum(0)
bo = (-b).argsort()
ao = sp.take(a, bo, axis=1)
我知道错误：
ValueError: axis(=1) out of bounds
为什么这不起作用。有人能告诉我怎么修吗？或者用枕
浏览 9提问于2016-02-14得票数 0
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我用Armadillo来解决一些线性代数问题。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在不执行中间转换步骤的情况下将结果存储到稠密矩阵中？
浏览 4提问于2017-10-24得票数 0
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我有一个非常大的稀疏Numpy矩阵(类型为numpy.ndarray)。矩阵太大了，很可能必须存储在虚拟内存中。如何有效地将其转换为稀疏的枕木矩阵(来自scipy.sparse)(用于算术操作)？
下面是dok_matrix的直接转换，这可能是由于内存问题而失败的。将dok_matrix更改为csr_matrix会导致相同的内存问题。
In [1]: N=int(1e6)
In [2]: from scipy.sparse import dok_matrix
In [3]: import numpy as np
In [4]: mat=np.zeros((N,N))
In [5]: d
浏览 13提问于2022-08-19得票数 0
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我很难理解什么时候使用稀疏版本的expm会比普通版本更好。
如果我取一个密度矩阵M，它恰好是稀疏的，大小为4000 x 4000矩阵并计算scipy.linalg.expm(M)，这大约需要25秒。如果然后执行M_sparse = sparse.csc_matrix(M)并计算scipy.sparse.linalg.expm(M_sparse)，则至少运行10分钟。
scipy.sparse.linalg.expm的正确用例是什么？它是否适用于大得多的矩阵？
浏览 5提问于2021-12-28得票数 2
1回答
我目前正在尝试对文本进行分类。我的数据集太大了，正如所建议的那样，我需要使用稀疏矩阵。我的问题是，将元素添加到稀疏矩阵的正确方法是什么？比方说，我有一个矩阵X，它是我的输入。
X = np.random.randint(2, size=(6, 100))
现在这个矩阵X看起来像ndarray的ndarray (或类似的东西)。
如果我这样做了
X2 = csr_matrix(X)
我有稀疏矩阵，但如何向稀疏矩阵添加另一个元素？例如，这个密集元素:1，0，0，1，1，1，0，...,0,1,0到一个稀疏向量，我如何将它添加到稀疏输入矩阵中？
(顺便说一句，我是python，scipy，numpy
浏览 0提问于2012-12-06得票数 7
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1回答
用稀疏矩阵相乘稠密矩形矩阵
、、、、
我使用Python、Numpy和Scipy包来进行矩阵计算。我试图执行计算X.transpose() * W * X，其中X是2x3稠密矩阵，W是稀疏对角线矩阵。(下面是非常简化的例子)
import numpy
import scipy.sparse as sp
X = numpy.array([[1, 1, 1],[2, 2, 2]])
W = sp.spdiags([1, 2], [0], 2, 2).tocsr()
我需要找到稠密矩阵X.transpose和稀疏矩阵W的乘积。
我所知道的一种方法是在右边不接受稀疏矩阵。
>>> sp.csr_matrix.dot(
浏览 5提问于2014-02-09得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在试图计算最近的邻居聚类，在一个从scikit-learn的DictVectorizer返回的稀疏矩阵上。然而，当我试图用pairwise.euclidean_distances和pairwise.pairwise_distances计算距离矩阵时，我会使用‘欧几里得’距离得到一个错误消息。我的印象是科学学习可以计算出这些距离矩阵。
我的矩阵非常稀疏，形状为：<364402x223209 sparse matrix of type <class 'numpy.float64'> with 728804 stored elements in Comp
浏览 1提问于2014-01-13得票数 8
我正在尝试在sparse matrix (class sp_mat)的上下文中使用armadillo的find operator。
它在完整矩阵的上下文中工作得很好；但在稀疏矩阵(以下示例中的d1)中工作。
mat A = randu<mat>(5,5);
mat B = randu<mat>(5,5);
uvec q2 = find(A != 0.5);
uvec q1 = find(d1 != -0.5); // d1 is a sparse matrix;
浏览 0提问于2015-02-04得票数 1
1回答
我正在使用scikit来做一些文本处理，比如tfidf。文件名的数量正在很好地处理(~40k)。但是，就唯一单词的数量而言，我无法处理数组/矩阵，无论是获取打印的唯一字数的大小，还是将numpy数组转储到文件中(使用savetxt)。下面是回溯。如果我能得到tfidf的最高值，因为对于每一个文档，我都不需要它们。或者，我可以从计算中排除其他单词(不是停止单词，而是我可以在文本文件中添加的一组单独的单词，它将被排除在外)。不过，我不知道我说的话是否能缓解这种局面。最后，如果我能以某种方式抓住矩阵的各个部分，那也是可行的。任何处理这类事情的例子都会有帮助，并给我一些想法的起点。(我看了看，试过Ha
浏览 1提问于2013-11-12得票数 1
1回答
用特征求解稀疏矩阵
、、、、
我正在写一个基于论文的基于约束的粒子系统。约束的雅可比C与系统中粒子的数目和约束的数目成比例。因为每个约束通常只有几个依赖于它的粒子，所以矩阵将非常稀疏。我认为使用本征中的稀疏矩阵来求解这个系统可能是有益的。根据，似乎有几种不同的方法来解决这些稀疏矩阵方程。我的问题是：
这些矩阵的大小是否首先需要使用稀疏矩阵？我需要存储Jacobian及其时间导数。每个矩阵都是一个Mx3N矩阵，其中M是约束的数目，N是粒子的数目。据推测，我的粒子系统的用户可以在合理的范围内添加任意数量的粒子。
是稠密矩阵上稀疏矩阵表示的论据，更多的是关于性能或内存消耗。稀疏矩阵能比稠密矩阵更快地求解吗?这取决于什么？
浏览 3提问于2016-02-24得票数 3
我正在尝试使用numpy和scipy.sparse.csr_matrix将稀疏矩阵与其自身相乘。矩阵的大小为128x256。其93%的值为0。具有讽刺意味的是，使用numpy的乘法比scipy.sparse快。我不知道为什么？我使用的代码是：
import numpy,time
W=numpy.random.choice([0, 1], size=(128,256), p=[0.93,0.07])
start=time.time()
W1=numpy.matmul(W,numpy.transpose(W))
end=time.time()
print(end-start)
from scip
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
我将稀疏矩阵存储在一个变量sparse_mat中
sparse_mat = sparse.coo_matrix((freq,(data_obs,data_feature)))
sparse_mat
<540x5550 sparse matrix of type '<type 'numpy.string_'>'
with 9068 stored elements in COOrdinate format>
现在我想访问这个稀疏矩阵的第一行
我在努力
sparse_mat[1:,]
但是它给出的错误是
TypeError: 'co
浏览 0提问于2014-01-15得票数 0
2回答
我正在尝试将主成分分析应用于巨大的稀疏矩阵，在下面的链接中它说sklearn的randomizedPCA可以处理scipy稀疏格式的稀疏矩阵。
然而，我总是得到错误。有人能指出我做错了什么吗？
输入矩阵'X_train‘包含float64格式的数字：
>>>type(X_train)
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
>>>X_train.shape
(2365436, 1617899)
>>>X_train.ndim
2
>>>X_train
浏览 1提问于2015-11-09得票数 19
我对Python非常陌生，我一直在想，是否有一种简单的方法，以便在Python3中形成一个稀疏的n维数组M，主要需要以下两个条件(类似于SciPy COO_Matrix)：
Mdim1，dim2，dim3，…= 1.0
与SciPy COO_Matrix M: M.row、M.col一样，我可能能够得到矩阵中存在非零项的所有行和列索引。在N维中，这概括为调用: M.1表示第1维，M.2表示第2维，等等。
对于二维(两个条件)：
1.
for u, i in data:
mat[u, i] = 1.0
2. def get_triplets(mat
浏览 1提问于2017-03-16得票数 0
回答已采纳
2回答
在计算稀疏矩阵的1-范数时，我有一个问题.我使用的是函数scipy.sparse.linalg.onenormest，但是它给了我一个错误，因为运算符只能作用于平方矩阵。
这里有一个代码示例：
from scipy import sparse
row = array([0,2,2,0,1,2])
col = array([0,0,1,2,2,2])
data = array([1,2,3,4,5,6])
A = sparse.csc_matrix( (data,(row,col)), shape=(5,3) )
onenormest(A)
这是一个错误：
Traceback (most
浏览 2提问于2014-11-06得票数 0
回答已采纳
我只想知道Nvidia或任何其他可信来源是否提供了使用cusparse库中的csrmm函数将稀疏矩阵与稠密矩阵相乘的示例。
提前谢谢你
浏览 0提问于2013-07-06得票数 4
回答已采纳
scipy.sparse.csr_matrix和scipy.sparse.lil_matrix有什么不同？这些矩阵表示稀疏矩阵，但我不知道有什么不同。
此外，使用lil_matrix或csr_matrix的每一个优点是什么？
浏览 4提问于2021-09-17得票数 3
在C++ (当然匹配的维数)中，我试图将稀疏矩阵乘以本征中的稠密矩阵。下面这些似乎不起作用。
这是一个MWE：
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Sparse>
using namespace Eigen;
int main()
{
SparseMatrix<double> s;
s.resize(3,3);
MatrixXf d(3,3);
MatrixXf d2(3,3);
// gives an err
浏览 1提问于2015-06-23得票数 2
2回答
在一个简单的向量矩阵乘法中，当使用scipy.sparse矩阵而不是稠密矩阵时，得到不同的结果/输出格式。例如，我使用以下密集矩阵和向量：
import numpy as np
from scipy import sparse
mat = np.array([[1, 1, 0, 0, 0], [0, 2, 2, 0, 0], [0, 0, 3, 3, 0], [0, 0, 0, 4, 4]])
vec = np.arange(1, 5)
对于向量矩阵积，我得到以下预期输出：
vec.dot(mat) # array([ 1, 5, 13, 25, 16])
mat.T.dot(vec)
浏览 1提问于2016-10-29得票数 0
回答已采纳
F是CSR稀疏矩阵。
(0, 0) 28.9009663001
(0, 1) -9.21359549996
...
(7, 6) -10.2135955
(7, 7) 30.9009663001
C也是CSR稀疏矩阵。
(0, 0) 1.0782887739
(1, 0) -1.33369825452
(2, 0) 1.74824228278
(3, 0) -2.55552434318
(4, 0) 3.08435514293
(5, 0) -1.94369861339
(6, 0) 1.47753839244
(7, 0) -2.0
浏览 1提问于2014-02-02得票数 0
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
cusparse<t>axpyi和cusparse<t>doti是CUDA稀疏矩阵库中的函数名。
部分解释<t>表示数据类型，axpyi、doti、roti都表示操作。然而，它并没有进一步解释“i”在这些名字中的含义。
FYI，cusparse<t>axpyi执行a * x + y (所以我猜'axpy‘的意思是'ax + y')。
cusparse<t>doti执行稀疏向量x和密集向量y__的点积。
cusparse<t>roti执行轮调(实际上我也不清楚它是如何工作的)。
浏览 3提问于2020-04-01得票数 0
回答已采纳
1回答
使用CUDA C计算下列表达式的最有效方法是什么？
(A (D^-1)B^T )^-1
其中，D是一个很大的对称矩阵，A是一个小对称矩阵，使得B和B^T中等大小的矩形非对称矩阵。当然，(^-1)和(^T)分别是逆运算和转置运算。
浏览 4提问于2013-08-17得票数 0
1回答
如何处理大型稀疏矩阵的构造？
、、、、
因此，我正在维基百科的一个转储中计算出大约570万页的页面大小。这些文件是经过预处理的，因此不在XML中。
它们摘自，格式如下：
from_page(1): to(12) to(13) to(14)..
from_page(2): to(21) to(22)..
.
.
.
from_page(5,700,000): to(xy) to(xz)
等等。所以。基本上，这是一个[5,700,000*5,700,000]矩阵的构造，这只会破坏我的4G内存。由于它非常-非常稀疏，这使得使用scipy.lil.sparse或scipy.dok.sparse存储变得更容易，现在我的问题是：
我到底该如何将
浏览 3提问于2014-10-25得票数 3
1回答
python线性回归:稠密与稀疏
、、、、
我需要在稀疏矩阵上使用线性回归。我的结果一直很差，所以我决定在一个稀疏的非稀疏矩阵上测试它。数据取自。
我已经为一些列生成了最大归一化值。CSV文件在这里：
运行正常的线性回归很好。样本代码：
df = pd.read_csv("maxnorm_50_Startups.csv")
y = pd.DataFrame()
y = df['Profit']
x = pd.DataFrame()
x = df.drop('Profit', axis=1)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_spli
浏览 0提问于2021-07-04得票数 3
回答已采纳
我正在尝试使用A^TA计算cuSparse。A是一个大但稀疏的矩阵。基于使用的适当函数是cusparseDcsrgemm2。然而，这是少数几个不支持输入矩阵可选内置转置的cuSparse操作之一。文件里有一行写着
只支持NN版本。对于其他模式，用户必须显式转换A或B。
问题是，我在cuSparse中找不到一个可以执行转置的函数。我知道我可以在CPU中转换，并将其复制到GPU，但这会减慢应用程序的速度。我是不是遗漏了什么？使用cuSparse计算A^TA的正确方法是什么？
浏览 1提问于2019-08-06得票数 1
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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 = scipy.sparse.csr_matrix(numpy.random.random((1000,1000)))
x.dot(x.T)
有谁知道我怎样才能使BLAS也能与席比的点功能一起工作呢？
浏览 3提问于2014-08-02得票数 1
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稀疏矩阵是大多数元素为零的矩阵。相反，如果大多数元素是非零的，那么矩阵就被认为是稠密的.当零值元素的个数除以元素总数大于0.5时，矩阵A将是稀疏的。
我使用内置函数issparse来检查矩阵的稀疏性，但是这个函数总是给出0。
如何修正这段代码？
A = [0 0 0; 0 1 0; 1 0 0]; % Matrix-A
S = issparse(A); % Checking Matrix-A is sparse
if S == 1
disp('Matrix-A is Sparse Matrix\n')
else
disp('Matrix-A is Den
浏览 1提问于2019-03-02得票数 0
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在scipy稀疏矩阵类型和普通numpy矩阵类型之间似乎存在一些差异
import scipy.sparse as sp
A = sp.dia_matrix(tri(3,4))
vec = array([1,2,3,4])
print A * vec #array([ 1., 3., 6.])
print A * (mat(vec).T) #matrix([[ 1.],
# [ 3.],
浏览 0提问于2013-05-30得票数 3
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向Tfidf矩阵中添加列
、、、
我想建立一个文本的分类模型，使用这些词以及一些附加的特性(例如，有链接)
tweets = ['this tweet has a link htt://link','this one does not','this one does http://link.net']
我使用sklearn获取文本数据的稀疏矩阵。
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.90, max_features=200000, min_df=0.1, stop
浏览 4提问于2015-04-15得票数 3
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稀疏矩阵的条件数
、、
我正在尝试获得一个scipy稀疏矩阵的条件数。到目前为止，我设法做到这一点的方法是将矩阵转换为密集的，然后获得其特征值：
$ python
Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 26 2016, 10:47:25)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> f
浏览 5提问于2017-04-07得票数 5
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