我有两个矩阵市场格式的稀疏矩阵文件:
row col val
1 1 3.0
1 2 1.0
2 3 2.0
etc...
目前,我已经将文件分成了6个数组:
row_A[], col_A[], val_A[], row_B[] …
它们分别包含行索引、列索引和值。
我想轻松地将这两个矩阵相乘,而不必首先将它们转换为密集矩阵格式。有没有这样做的算法?
我在Quora上找到了这个伪代码,但我不确定它是不是最好的实现,或者它将如何在C:中实现
multiply(A,B):
for r in A.rows:
for c in A.rows[r]:
fo
我想要创建一个大的稀疏矩阵,在这个矩阵中,由于内存问题,它的源数据不能完全加载。您可能会认为磁盘上有一个非常大的文件,我们无法读取它。
我想过了,但我找不到从生成器创建稀疏矩阵的方法。
from scipy.sparse import coo_matrix
matrix1 = coo_matrix(xrange(10)) # it works. Create a sparse matrix with 9 elements.
data = ((0, 1, random.randint(0,5)) for i in xrange(10)) # generator example
matrix2 =
如何对scipy稀疏矩阵的行进行混洗? 有一个scikitlearn.utils.shuffle,但它返回一个新的矩阵,因此对于非常大的稀疏矩阵,混洗不是就地完成的,而是复制矩阵。 有numpy.random.Generator.shuffle,但它似乎是work only for CSR matrices。 如何有效地打乱scipy稀疏矩阵的行数,不管它是以什么格式存储在内存中的?
我正在尝试用python库分解非常大的矩阵。由于矩阵太大了,我无法在内存中以登斯格式实例化它,所以我改用。
这个库有一个叫做的稀疏矩阵函数,这似乎就是我要找的。
当我尝试它时,我遇到了严重的分解性能问题(不是内存表示,而是速度),我还不能分解一个简单的10 x 95稀疏矩阵。
下面是我构建测试矩阵的方法:
m1 = lil_matrix((10, 95))
for i in xrange(10):
for j in xrange(95):
if random.random() > 0.8: m1[i, j] = 1
m1 = csc_matrix(m1)
这就是我
我尝试在R中使用内核规范相关分析,它的用法是:
**## S4 method for signature 'matrix'**
kcca(x, y, kernel="rbfdot", kpar=list(sigma=0.1),
gamma = 0.1, ncomps = 10, ...)
Arguments
x a matrix containing data index by row
y a matrix containing data index by row
所以我的x和y矩阵是非常大和稀疏的,它们属于有6个槽的'dgCMatrix‘类
我必须将稀疏矩阵中的某些列替换为来自另一个稀疏矩阵的列,该矩阵具有相同的非零元素,只是基于条件不同的值。
在Armadillo中,我很难使用迭代器进行写访问。文档说,使用sp_mat::col_iterator提供读/写访问,但是,当我尝试编写值*it = B.col(...)时,会得到一个错误消息error: no match for ‘operator=’ (operand types are ‘arma::SpValProxy<arma::SpMat<double> >’ and ‘arma::SpSubview_col<double>’)。我是否有语
我有一个矩阵,如A=2 1;3 1;4 1;5 1;1 2;3 2;4 2;1 3;2 3;5 3;1 4;2 4;5 4;1 5;3 5;4 5;我想在这个网络中找到图形最短路径。
我已经浏览过这个链接
adj_sparse =稀疏(Test);距离=图速记路径(Adj_sparse);根据示例,这应该会返回最短路径的矩阵。但是,我收到了一个错误,因为
Error using graphalgs Sparse array should have same number of rows and columns.
Error in graphallshortestpaths (line
在2d平面上有两种类型的单位,绿色单位(G)和红色单位(R)。平面由n个矩阵表示,每个单元被表示为矩阵中的一个元素。
如果两个单位的颜色不同,则两个单位的对称为“冲突对”。目标是找到包含最“冲突对”的m乘m子矩阵。
示例
[R R 0 0 0
R R 0 0 0
0 0 R R 0
0 0 0 G G
0 0 0 G G]
在上述5×5矩阵中,“最冲突”3×3子矩阵位于右下角,其中有2个红色单元和4个绿色单元,这相当于子矩阵中的8个冲突对。
一个朴素解将用O(m^2n^2)迭代每个可能的子矩阵中的每个元素。我还考虑使用动态规划,比如算法,时间复杂度将是O(n^2),这看起来很好,因为
我有一个非常大的csv文件(大约9100万行,所以for循环在R中花费了太长的时间)关键字之间的相似性(大约50,000个唯一关键字),当我读入data.frame时,它看起来像这样:
> df
kwd1 kwd2 similarity
a b 1
b a 1
c a 2
a c 2
这是一个稀疏列表,我可以使用sparseMatrix()将其转换为稀疏矩阵:
> myMatrix
a b c
a . 1 2
b 1 . .
c 2 . .
但是,现在我想把它转换成dist对象。我尝试了as.dist(myMatrix),但得到的错
我正在用监督学习来进行主题检测。然而,我的矩阵非常大(202180 x 15000),我无法将它们与我想要的模型相匹配。矩阵的大部分由零组成。只有logistic回归起作用。是否有一种方法可以继续使用相同的矩阵,但使它们能够与我想要的模型一起工作?就像我能用不同的方式创建矩阵吗?
这是我的代码:
import numpy as np
import subprocess
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn i
我试图在非常大的一组距离上执行快速集群,但遇到了一个问题。
我有一个非常大的csv文件(大约9100万行,所以for循环在R中花费了太长的时间)关键字之间的相似性(大约50,000个唯一关键字),当我读入data.frame时,它看起来像这样:
> df
kwd1 kwd2 similarity
a b 1
b a 1
c a 2
a c 2
这是一个稀疏列表,我可以使用sparseMatrix()将其转换为稀疏矩阵:
> myMatrix
a b c
a . . .
b 1 . .
c 2 . .
但是,当我尝试使用as.dist