我有一个包含整数(字数/tf)的稀疏矩阵(术语文档),我试图为稀疏矩阵中的每一个非零值计算tf。
我使用的tf-以色列国防军公式是:
log(1 + tf) * log(N / (1 + df)) # N is the number of coloumns of the matrix
# tf is the value at a cell of the matrix
# df is the number of non-zero elements in a row
因此,对于矩阵csr,在具有非零值的索引我,j上,我要计算:
csr[i,j] = log(1 + csr[i, j]) * l
问题
我有一个元组列表,每个元组代表2D数组的一列,元组的每个元素表示数组的该列的索引(1);不包含在该元组中的其他条目是0。
我想用这个元组列表高效地创建一个稀疏矩阵(尝试不使用循环)。
示例
# init values
list_tuples = [
(0, 2, 4),
(0, 2, 3),
(1, 3, 4)
]
n = length(list_tuples) + 1
m = 5 # arbritrary, however n >= max([ei for ei in list_tuples]) + 1
# what I need is a function which
我正在尝试将一段代码从python转换到matlab。
m, n = np.shape(M) % M is my data
k=10;
r = k * 5
C = np.arange(n)
R = np.random.random_integers(r, size=n) - 1
D = np.random.randint(2, size=n) * 2 - 1
S = scipy.sparse.csr_matrix((D, (R, C)), shape=(r, n))
如何在matlab中编写S变量?有没有等价的函数?
我在Python/Scipy中处理相当大的矩阵。我需要从大矩阵(加载到coo_matrix)中提取行,并将它们用作对角线元素。目前我这样做的方式如下:
import numpy as np
from scipy import sparse
def computation(A):
for i in range(A.shape[0]):
diag_elems = np.array(A[i,:].todense())
ith_diag = sparse.spdiags(diag_elems,0,A.shape[1],A.shape[1], format = "csc
我尝试在scipy.sparse矩阵上计算卷积。代码如下: import numpy as np
import scipy.sparse, scipy.signal
M = scipy.sparse.csr_matrix([[0,1,0,0],[1,0,0,1],[1,0,1,0],[0,0,0,0]])
kernel = np.ones((3,3))
kernel[1,1]=0
X = scipy.signal.convolve(M, kernel, mode='same') 这会产生以下错误: ValueError: volume and kernel should h
我正在尝试优化一段代码,它使用内部点法来解决一个大型稀疏非线性系统。在更新步骤中,这涉及到计算Hessian矩阵H,梯度g,然后求解H * d = -g中的d以获得新的搜索方向。
Hessian矩阵具有对称的三对角结构:
A.T * diag(b) *A+C
我已经对所讨论的特定函数运行了:
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==================================================
386 def _direc
我试图做空间导数,并几乎设法把所有循环从我的代码,但当我试图总结所有的最后,我有一个问题。
我有一组N~=250k节点。我已经找到了索引i,j的节点对与i.size=j.size=~7.5M是在一定的搜索距离内,最初来自np.triu_indices(n,1),并通过一系列布尔掩码清洗不影响彼此的节点。现在我想总结一下其他节点对每个节点的影响。
我现在有这样的情况:
def sparseSum(a,i,j,n):
return np.array([np.sum(a[np.logical_or(i==k,j==k)],axis=0) for k in range(n)])
这太慢了。我想
def unpack_dict(matrix, map_index_to_word):
table = sorted(map_index_to_word, key=map_index_to_word.get)
data = matrix.data
indices = matrix.indices
indptr = matrix.indptr
num_doc = matrix.shape[0]
return [{k:v for k,v in zip([table[word_id] for word_id in
我需要一个快速元素的最大值,它比较n到m的稀疏矩阵元素的每一行与稀疏的1×m矩阵。在Numpy中,通过Numpy的广播可以很好地使用np.maximum(mat, vec)。
然而,西皮的.maximum()没有广播。我的矩阵很大,所以我不能把它转换成一个数字数组。
我目前的解决办法是使用mat[row,:].maximum(vec)在许多行垫子上循环。这个大循环正在破坏我的代码效率(它必须做很多次)。我的慢解决方案在下面的第二个代码片段中--有更好的解决方案吗?
# Example
import numpy as np
from scipy import sparse
mat = spar
基本上是标题所包含的内容。这两个矩阵几乎都是零。第一个是1 x 9999999999999,第二个是9999999999999 x 1,当我试着做一个点积时,我得到了这个。
Unable to allocate 72.8 TiB for an array with shape (10000000000000,) and data type int64
Full traceback </br>
MemoryError: Unable to allocate 72.8 TiB for an array with shape (10000000000000,) and dat
有一些讨论稀疏矩阵乘法性能的帖子,但他们似乎没有回答我的问题。 这是基准测试代码, # First, construct a space matrix
In [1]: from scipy.sparse import dok_matrix
In [2]: M = dok_matrix((100, (1<<32)-1), dtype=np.float32)
In [3]: rows, cols = M.shape
In [5]: js = np.random.randint(0, (1<<32)-1, size=100)
In [6]: for i in range(r
我有一个CSC格式的矩阵A,其中我只索引了一列
b = A[:,col]
产生(Nx1)矩阵。我想做的是:
v = M * b
其中M是CSR中的( n )矩阵。结果v是一个(Nx1)CSR-矩阵.我需要迭代v中的值(实际上不包括0),并检索满足特殊条件的一个元素的索引(注意:没有选择稀疏矩阵格式来适应特定的操作,但是一般的矩阵x矩阵-积应该是CSR * CSC最快的,对吗?)
问题是,迭代CSR格式向量(0 <i< n: vi,0)中的条目非常慢,实际上我浪费了相当多的内存,因为v不再稀疏。
有人能告诉我如何执行这些操作吗?这样我就可以快速地迭代结果向量,从而使与复制相关的内存
这是python代码来生成一个简单的多端口MLP模型--两个输入、两个输出.Using HybridBlock和erport函数使得在C++中使用成为可能。
Net图:
from mxnet import nd
from mxnet.gluon import nn
import mxnet as mx
class HybridNet(nn.HybridBlock):
def __init__(self, **kwargs):
super(HybridNet, self).__init__(**kwargs)
with self.name_s
我收集了同一数据集上的几个聚类算法的输出,在此基础上生成一个邻接矩阵,表示有多少不同的运行方式将任意两个样本聚在一起。也就是说,对于每个I = 10集群,我有一个单一的表示N x C_i,指示样本n是否属于集群c (对于第一次运行),每次运行都有可能出现不同的(数量)集群。然后,我们的目标是建立一个邻接矩阵N x N,在此基础上我可以对其进行阈值化,并且只选择一致的聚类进行进一步的分析。
构建这样一个算法是相当容易的:
n_samples = runs[0].shape[0]
i = []
j = []
for iter_no, ca in enumerate(runs):
prin
我在csr_matrix中存储了一个稀疏的无向图,我需要找到具有最大权重的边,这意味着我需要找到最大值及其相应的行和列索引(实际上,我必须找到K的最大值,但要简化问题)。因此,我写道:
M=M.toarray()
for i in range(1,len(M)):
for j in range(i+1,len(M[i])):
if M[i][j] > maximum:
row,col,maximum = i,j,M[i][j]
它似乎笨手笨脚,表现不佳。有什么更好的方法吗?
我有一个稀疏对称矩阵的列表sigma,这样
len(sigma) = N
对于所有的i,j,k,
sigma[i].shape[0] == sigma[i].shape[1] = m # Square
sigma[i][j,k] == sigma[i][k,j] # Symmetric
我有一个索引数组P,这样
P.shape[0] = N
P.shape[1] = k
我的目标是利用k x k给出的索引提取sigma[i]的稠密子矩阵。这可以按以下方式进行
sub_matrices = np.empty([N,k,k])
for i in range(N):
sub_matric