我有一个二维矩阵。我的矩阵是稀疏的。我正面临着性能问题。有没有人可以回答我可以在java中使用什么api或类来处理稀疏矩阵来提高我的程序性能。
例如,我想要
it take 100x100 matrix
handle sparse stuff
do the multiplication
return me my matrix same as 100x100 with 0 ( mean sparse matrix )
我看到了hpp文件,以了解如何通过SymSparseMat类qpOASES创建对称稀疏矩阵,需要输入五个参数:
int\_t nr, /\*\*< Number of rows. \*/ int\_t nc, /\*\*< Number of columns. \*/ sparse\_int\_t\* r, /\*\*< Row indices (length). \*/ sparse\_in
我必须构建一个函数,它先按行排序矩阵,然后按列排序,反之亦然,保留矩阵内部的值。矩阵是一个很大的矩阵,所以我使用的算法必须是nlogn算法。
我的结构如下:
typedef struct{
unsigned int line, column;
float value;}Matrix;
Matrix matrix[size_of_matrix*size_of_matrix];
static int numb_of_matrix; /*Whenever I ask the user to insert values to the matrix, I increase this number to
我有矩阵Gx和Gy,它们都是coo类型的稀疏矩阵。
我对它们执行下列操作:
A = np.hstack((Gx.transpose(),Gy.transpose()))
B = np.vstack((Gx,Gy))
L = np.dot(A,B)
我希望可视化解决方案,所以我使用了C.toarray()和C.todense(),但答案如下:
In [391]: C
Out[391]:
array([ <16x16 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 64 stored
我正在使用python处理大型(大约2000x2000)矩阵,其中矩阵中的每个I、J点代表一个像素。
矩阵本身是稀疏的(即它们中的很大一部分将具有零值),但当它们被更新时,它们往往是对矩形“块”中的大量相邻像素的增量操作,而不是这里或那里的随机像素(这是我目前没有使用的一个属性)。虽然对矩阵运算有点陌生,但我已经研究了许多可能的解决方案,包括各种不同风格的scipy稀疏矩阵。到目前为止,坐标(COO)矩阵似乎是最有前途的。举个例子,当我想增加一个块的形状时,我必须这样做:
>>> from scipy import sparse
>>> from numpy
我想知道是否能够有效地找到稀疏矩阵中的最大/最小系数。
minCoeff()/maxCoeff()函数似乎不是为稀疏矩阵实现的,这有点奇怪。
我找到了这个答案,,但我想不出来。
using Tmp = typename remove_cv_ref<decltype(matrix)>::type;
if constexpr(std::is_base_of<Eigen::SparseMatrixBase<Tmp>, Tmp>::value)
max = Eigen::Map<const Vector>(matrix.valuePtr(), ma
稀疏矩阵是大多数元素为零的矩阵。相反,如果大多数元素是非零的,那么矩阵就被认为是稠密的.当零值元素的个数除以元素总数大于0.5时,矩阵A将是稀疏的。
我使用内置函数issparse来检查矩阵的稀疏性,但是这个函数总是给出0。
如何修正这段代码?
A = [0 0 0; 0 1 0; 1 0 0]; % Matrix-A
S = issparse(A); % Checking Matrix-A is sparse
if S == 1
disp('Matrix-A is Sparse Matrix\n')
else
disp('Matrix-A is Den