我已经通过使用元组作为键的字典创建了一个矩阵(例如{(user,place):1})
我需要计算矩阵中每个位置的欧几里得。我已经创建了一个方法来实现这一点,但它的效率非常低,因为它会遍历每个位置的整个矩阵。
def calculateEuclidian(self, place):
count = 0;
for key, value in self.matrix.items():
if(key[1] == place and value == 1):
count += 1
euclidian
我想评估一下
E = np.einsum('ij,jk,kl->ijkl',A,A,A)
F = np.einsum('ijki->ijk',E)
其中A是矩阵(大小不超过1000乘以1000 )。计算E很慢。我想通过只计算我存储在F中的“对角”元素来加速这一过程。有没有可能将这两个表达式结合起来?/有没有更好的方法来加快计算速度?
是否可以将C++11的foreach语法用于特征矩阵?例如,如果我想计算一个矩阵的和(我知道有一个内置函数,我只想要一个简单的例子),我想做如下操作
Matrix2d a;
a << 1, 2,
3, 4;
double sum = 0.0;
for(double d : a) {
sum += d;
}
然而,Eigen似乎不允许这样做。有没有一种更自然的方法来对特征矩阵的元素进行foreach循环?
我正在尝试根据条件从矩阵中删除行。我有一个371000x5的双矩阵,以及一个由虚拟对象(1和0)组成的371000x1向量。我想从原始矩阵中删除每一行,其中虚拟对象的向量值是1。我尝试了以下方法,但花费了很长时间:
for i = 1:size(matrix_num,1)
if missing_matrix(i,1) >=0
matrix_num(i,:) = [];
end
end
我的Matlab已经忙了30多分钟了,所以我甚至不确定代码是否正确。有没有更有效的方法来做到这一点?
此外,我还必须对单元矩阵(分类数据)执行相同的操作。我应该期待与数字矩阵有任何巨大的差异吗?
这个问题我需要一些帮助。
我想解决Ax = b,
A is n x n (square matrix), b is n x 1 matrix在哪里。
但是A矩阵具有这样的性质:+ Ill条件(K,>> 1) (可能大于10 ^ 8) +对称正定(因为它是协方差矩阵)
我已经尝试过Jacobi方法,但不幸的是,收敛速度非常慢。我避免使用Cholesky分解。
我已经尝试了共轭梯度,但不幸的是,如果矩阵A的条件数太大,它就不能收敛。
更新:我需要一个可以在并行框架中运行的方法(比如MPI)。所以在目前的迭代中,我不能使用需要xi的高斯-塞达尔。
我能用什么样的方法来解决这种问题呢?谢谢
我有一个二维矩阵A,其中每一列表示一个时间序列。 对于每个时间序列,我需要计算长度为k的每个窗口的累积最大值 RESULT = nan(size(A));
% loop over each time-series.
for col = 1:size(A, 2)
% loop over the elements of the time-series (excluding the first 'k-1' elements).
for row = k:size(A, 1)
% extract the sliding window.
w
这在我的笔记本电脑上工作得很好,但我想知道这是否会造成大规模的问题。假设我想填充一个非常大的数组,但每个条目都需要对一个大型的、稀疏的、分布式的矩阵进行密集的矩阵运算。我应该期待下面的设计是可行的吗?
var x: [1..N] real;
forall i in [1..N] {
x[i] = reallyHeavyMatrixComputation(i);
}
有没有保持这种理智的小窍门?我应该为x的域或其他什么使用dmapped吗?
在MATLAB中,有以下for循环:
for i = [1:100]'
%'// Do something, such as disp(i)
end
显然不是通过迭代实现的,相反,i变成了矩阵1 2 3. 100,而“循环”只在这个矩阵i上执行了一次。您可以通过打印i或其他跟踪信息的值来验证这一点。只有一次通过循环。
有可能强迫MATLAB做真正的循环吗?我问这个问题的原因是,上面的方法在很多情况下都很好,但是当您有需要运行的嵌套循环时,就会更加痛苦。
示例
如果您认为在循环中得到了实际的迭代,下面的代码将不会达到预期的效果:
for i = outlier
我有一个dataframe,并使用该dataframe运行多个迭代。
val raw = getDataframe() // <-- the is Stage 3 operation.
val df = raw.repartition(2000, col("id")) // <-- start stage 4
.dropDuplicates(Seq("id"))
.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
// do iterative jobs..
//
作为一个宠物项目,我试图建立一个小的应用程序,可视化的4D多面体。我想使用威瑟夫建筑方法,其中形状是通过使用单个可移动的发生器顶点的4个镜子的交互作用生成的。
我知道如何从超曲面法线创建反射矩阵,我想要的是一种简单的方法来生成由镜像集的互反射生成的所有可能的矩阵。
蛮力法应该是这样的:
1: Create the initial set of mirrors and their matrices
2: Reflect each matrix in each of the other mirrors, add to temp list
3: Remove duplicates from temp
所以我基本上有了一个产品和订单的数据框架: product order
apple 111
orange 111
apple 121
beans 121
rice 131
orange 131
apple 141
orange 141 我需要做的是,根据订单的id对产品进行分组,并使用它们在同一顺序中一起出现的时间值生成这个矩阵。如果有人能帮助我,我不知道有什么有效的方法来做这件事! apple orange beans rice
apple x
我有一个函数数组shape (n,)和一个shape (m, n)的numpy矩阵。现在,我想将每个函数应用于矩阵中相应的列,即
matrix[:, i] = funcs[i](matrix[:, i])
我可以使用for循环(参见下面的示例)来实现这一点,但在numpy中通常不鼓励使用for循环。我的问题是,做这件事最快(最好是最优雅)的方法是什么?
一个有效的例子
import numpy as np
# Example of functions to apply to each row
funcs = np.array([np.vectorize(lambda x: x+1),
我正在尝试优化一个数学定义的函数对一个我知道包含类似结构的图像的拟合。有没有一种众所周知的方法来计算函数与图像拟合的残差? 我正在使用scipy.minimize.optimize尝试将曲线拟合到图像中。我的策略是通过最小化B和f之间的平均欧几里德距离来衡量我的特征(在下面的矩阵B中分割)与我的函数f的匹配程度。 我定义了以下函数,并将其传递给scipy.optimize.minimize # x is a tuple of arguments passed to f
# f is the function I am trying to fit to B, which returns a m