将稀疏矩阵从R迁移到Java

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java、r、sparse-matrix、rjava

我有一个非常大的稀疏矩阵，我想要发送给Java函数。我写了一段java代码来完成这个任务，但是速度很慢，所以我在寻找一个更好的解决方案。我从R3数组中发送了如下内容ia=TMPmat@ix=TMPmat@xmyfun(.jarray(ia[ro],dispatch=T),.jarray(ja[ro],d

浏览 5提问于2017-12-11得票数 1

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R中简单三重态矩阵(Slam)到稀疏矩阵(Slam)的转换

r、matrix、sparse-matrix

slam包或矩阵包中是否有内建函数将简单三重矩阵形式的稀疏矩阵(从slam包)转换为dgTMatrix/from矩阵形式(从矩阵包)中的稀疏矩阵？是否有一种内建的方式来访问来自简单三重子矩阵的非零项？我在R公司工作

浏览 13提问于2013-11-15得票数 11

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如何将"dsCMatrix“类的稀疏矩阵转换为R中的正则矩阵？

r、matrix、sparse-matrix

我有一个维数为65100*65100的大矩阵，它是R中"dsCMatrix“类的稀疏矩阵，我如何才能摆脱这个稀疏矩阵，因为我很难将这个矩阵保存为R中的"write”函数。有没有办法将整个稀疏矩阵保存为常规矩阵？Saj

浏览 0提问于2015-10-18得票数 0

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将稀疏值赋值给R中稀疏矩阵的对角线

r、matrix、sparse-matrix

我希望将空值或稀疏值赋值到R中的稀疏矩阵中，具体来说，我希望从矩阵包中删除稀疏矩阵对角线中的所有值。我目前只能将非稀疏0分配到对角线中，然后用drop0函数删除它们。是否有一种方法可以将空值直接分配到稀疏矩阵的对角线中？在我的实际分析中，我想保留一些非对角值，用于网络分析，所以我并不真正感兴趣的是一个空矩阵，而是一种将“

浏览 4提问于2016-12-15得票数 2

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在python/R中使用稀疏矩阵的优缺点？

python、r、sparse-matrix

我正在使用python中的大型稀疏矩阵(从文本生成的文档特征矩阵)。这需要相当多的处理时间和内存来处理这些，我想稀疏矩阵可以提供一些改进。但我担心使用稀疏矩阵库会使插入其他python (和R，通过rpy2)模块变得更加困难。已经跨过这座桥的人能提供一些建议吗？在python/R中使用稀疏矩阵在性能、可伸缩性和兼容性方面有什么优缺点？

浏览 5提问于2011-04-22得票数 8

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用稀疏矩阵作为R中游标包的输入

r、matrix、sparse-matrix

概述library(matrix)但是，当我尝试使用这个矩阵作为“ranger”包的ranger()函数的输入时，使用下面的代码：trainSet <- documentTermMatrixFrame将<

浏览 0提问于2016-09-27得票数 3

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非常大、非常稀疏的马尔可夫转移矩阵

r、sparse-matrix、markov-chains

我有10个变量，有10个单独的状态(十进制)，我正在尝试创建一个2D马尔可夫转移矩阵。这意味着10^10行和10^10列的矩阵，这将是非常稀疏的。这太大了，无法处理，但我希望有一种方法来处理稀疏矩阵，特别是稀疏转移矩阵。如果你不熟悉，转移矩阵提供了在下一个时间步中从一个“状态”转移到另一个“状态”的概率。这些值将是从行状态转移到列状态的一些概率。从一种状态转到另一种状态，在矩阵的

浏览 1提问于2015-05-18得票数 0

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稀疏与正常数组Matlab

matlab、performance、sparse-matrix

在Matlab中，如果我仍然有很多计算要做，并且大约25%的数组是非零的，那么在什么情况下拥有稀疏数组比普通数组更好？

浏览 1提问于2010-07-21得票数 12

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将稀疏矩阵的使用作为Fselector软件包的输入

r、feature-extraction、fselector

所有这些函数都接受数据帧作为输入，因为我使用的是维度为200161(行)、323(列)的矩阵数据集，得到错误我有xeon预处理器，有8 GB RAM，在将内存限制扩展到max之后，可以使用命令断言结果为8026，这也是不够的现在的问题是，我

浏览 3提问于2016-09-29得票数 0

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R:在稀疏矩阵中映射所有条目的方法

r、vectorization、sparse-matrix

我有一个从R的matrix包创建的稀疏矩阵。我想迭代矩阵中的每个条目并执行一个操作，将结果保存在另一个稀疏矩阵中，该矩阵具有与原始矩阵相同的索引。例如，假设我有稀疏矩阵A：2 . .ColSums看起来像这样：RowSums看起来像这样：2我想在A上迭代，然后这样做(它使用summary将

浏览 2提问于2012-09-29得票数 2

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我在R中有一个大小为12 000 x 12 000的邻接稀疏矩阵M，我想把它转移到另一个软件上。我只能将它转换为一个3列的data.frame，其中col1是矩阵的列名称，col2是矩阵的行名，col3是值Mi，j。我只想在Mi，j不为0的情况下在data.frame中创建一个条目(保持稀疏矩阵的逻辑)。我已经看到很多问题在问如何做相反的动作，所以我猜这并不是那么复杂，但我找不到如何有效地做这件事。

浏览 1提问于2018-10-05得票数 0

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如何将一个非常大的MATLAB稀疏矩阵保存为文本文件？

matlab、interop

我在MATLAB (版本7)中有一个30000x14000的稀疏矩阵，我需要在另一个程序中使用它。调用save不会将其写为ASCII (不支持)。

浏览 1提问于2008-10-20得票数 17

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如何将稀疏矩阵从Perl传递给R？

perl、r、sparse-matrix

我有一个非常稀疏的Perl矩阵(数组的数组)，其中undef的值等于零。它有10-1000行，最多100k列。就像我说的-非常稀疏。但也许有一种更好、更紧凑的方法来传递这个稀疏矩阵？

浏览 1提问于2010-11-05得票数 3

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错误:稀疏逻辑矩阵的“参数到‘哪个’不是逻辑的”

r、matrix、sparse-matrix

以下是我正在做的事情：当我在R命令提示符上执行步骤时，这很好。，但当它在包的函数中完成时，步骤2将引发以下错误： row col[2,] 3 1[4,] 1 3在我的

浏览 2提问于2020-03-02得票数 2

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R中大型稀疏矩阵的线性无关性

r、sparse-matrix、linear-algebra、large-data

我有三个大的矩阵: I，G和G^2，它们是400万乘以400万的矩阵，它们是稀疏的。我想要检查它们是否是线性独立的，我想在R中这样做。对于较小的矩阵，一种方法是向量化每个矩阵:将列堆叠在一起，并测试由三个堆叠向量组成的矩阵是否具有三个秩。(2)对于

浏览 2提问于2013-05-20得票数 1

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奇异值分解:为什么重构矩阵的取值范围与原始矩阵完全不同？

python、matrix、svd

我用SVD将稀疏矩阵R分解成U，Sigma和Vt。我使用k= 20项。原始矩阵的形状是: 98720 x 24875，只有0和1的值。(np.min(R) = 0，np.max(R) = 1，np.mean(R) = 0.0003790496241336341，<98720x24875，<98720x24875型稀疏矩阵“<class‘numpy.Float 64’>‘，包含930817个存储

浏览 0提问于2020-10-01得票数 1

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如何将稀疏矩阵分解为两部分

r、matrix、sparse-matrix、correlation

我有一个很大的稀疏矩阵，我需要把它关联起来，这对我来说是不可能的，因为：注:我试图用'M'X + X'M - M'M'格式关联稀疏矩阵，这是不可能的，这就是为什么我试图将稀疏矩阵分割成两到三个，然后使用as.matrix()转换成密集矩阵，然后使用cor()关联，

浏览 8提问于2019-11-04得票数 0

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用Python优化某些东西

python、dictionary、matrix

因此，我有一个字典列表，但我试图将这些值移到稀疏矩阵中： matrix = [[0]*large for i in xrange(small)] #large is like 150k and small(排序是一个dict，它是所有数据的合并副本.但是我希望数据是一个稀疏矩阵，而不是一个小块，但是我用它来知道我应该为稀疏矩阵使用的键索引)

浏览 4提问于2016-03-26得票数 0

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用它的转置来乘一个大而稀疏的矩阵的最佳方法是什么？

python、c++、linear-algebra、sparse-matrix、matrix-multiplication

我现在想用它的转置来乘一个大型稀疏矩阵(~1M×200 k)。结果矩阵的值将以浮点数表示。我想知道哪些库可以更快地实现计算。它可以是Python、R、C、C++或任何其他语言

浏览 7提问于2014-07-04得票数 10

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在枕稀疏csr_matrix中寻找n个随机零元

python、scipy、sparse-matrix

我想在稀疏矩阵中找到n个零元素。我在下面编写代码：while counter < n: c = randint(0, W.shape[1]-1) result.append([r,c])不幸的是，这是非常缓慢的。有什么方法可以快速地从原始稀疏矩阵中获

浏览 0提问于2019-03-16得票数 2

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