我快速搜索了一下,找不到太多关于这个的信息。假设我有一个2D矩阵和一个1D“响应函数”。我想将2D矩阵的每一行与响应函数进行卷积。我可以通过以下方式来实现:
for i=1:numrows
answer(:,i) = conv(2dmatrix(:,i),response_function,'same');
end
但是它超级慢!有什么技巧可以加速这个过程吗?
谢谢
考虑下面的例子
library(text2vec)
library(glmnet)
library(dplyr)
dataframe <- data_frame(id = c(1,2,3,4),
text = c("this is a test", "this is another",'hello','what???'),
value = c(200,400,120,300),
o
我想知道是否有一种方法可以简单地将密集向量添加到稀疏矩阵的所有行中,在scipy.sparse中表示为一个稀疏矩阵并返回一个稀疏矩阵,即只对稀疏矩阵的非零元素求和。
如果我这样做:
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
W = sp.csr_matrix(np.array([[0,0,1],[0,1,0]]))
v = np.array([2,3,4])
然后
sum = W + v
sum显然是一个稠密矩阵,但它的零数之和也很明显。然而,当我试图做:
b = (W != 0)
s = b.multiply(v)
sum = W + s
我得
我正在尝试反编译上滤波器的卷积矩阵
我正在使用以下代码读取像素数据:
public static void main(String[] foo) {
new JavaWalkBufferedImageTest1();
}
public void printPixelARGB(int pixel) {
int alpha = (pixel >> 24) & 0xff;
int red = (pixel >> 16) & 0xff;
int green = (pixel >> 8) & 0xff;
int blue = (pixel)
在使用Matlab2D滤波函数filter2(B,X)和卷积函数conv(X,B,'')时,我发现filter2函数本质上是二维卷积,但是滤波器系数矩阵的旋转是180度。就filter2和conv2的输出而言,我看到以下关系成立:
output matrix of filter2 = each element negated of output of conv2
编辑:我是不正确的;上述关系一般不成立,但我看到了一些情况。通常,这两个输出矩阵是不相关的,因为在这两个矩阵中都得到了两个完全不同的核,用于卷积。
我知道二维卷积是如何进行的。我想了解的是这在图像处理方面的含义。我怎
我有一个稀疏矩阵A,我如何有效地创建一个更大的稀疏矩阵,作为A作为对角线块?
例如,对于n = 2,我将得到矩阵
A, 0*A
0*A, A
例如,让我们说
from scipy.sparse import kron as spkron
from scipy.sparse import hstack, vstack
import numpy as np
A_dense = np.arange(9).reshape(3, 3)
A = spkron(A_dense, 2)
n = 2
我将如何非常轻松地完成这一任务,就是迭代地添加所有元素,然后将每一行叠加起来,然后叠加到最后的矩阵中:
zero
我想把两个大的稀疏矩阵相乘。第一个是150,000 x 300,000,第二个是300,000 x 300,000。第一个矩阵具有大约1,000,000个非零项,而第二个矩阵具有大约20,000,000个非零项。有没有一种直接的方法来得到这些矩阵的乘积?
我目前正在以csr或csc格式存储矩阵,并尝试使用matrix_a * matrix_b。这将产生错误ValueError: array is too big。
我猜我可以用pytable将独立的矩阵存储在磁盘上,将它们分成更小的块,并由许多块的乘积构造最终的矩阵乘积。但我希望能实现一些相对简单的东西。
编辑:我希望有一种解决方案,可以处理任
我在scikit中使用了不同版本的TF下手,学习对一些文本数据建模。
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1,stop_words='english')
生成的数据X采用这种格式:
<rowsxcolumns sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with xyz stored elements in Compressed Sparse Row format>
我想用LDA做实验,作为降低稀疏矩阵维数的一种方法。是否有一种简
在scipy.sparse.csr.csr_matrix类型中,我有一个巨大的稀疏矩阵,我需要估计它的秩。我发现似乎很适合这份工作,但它不支持csr_matrix。
from scipy.sparse import load_npz
from scipy.linalg.interpolative import estimate_rank
X = load_npz("https://drive.google.com/uc?export=download&id=1SSR6JWEqG4DXRU9qo78682D9pGJF3Wr0")
print("Rank:"