比方说，我有以下稀疏矩阵： from scipy.sparse import coo_matrix>>> [0, 1, 1, 0],>>> [0, 0, 0, 2]]) 我只想保留那些sum大于1的行使用squeeze)： csr = m.tocs
浏览 10提问于2020-04-23得票数 1
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我有熊猫DataFrame，每一行的格式如下：----------如何以scipy.sparse为值，以i、和j作为行和列索引，d作为值，有效地构建和填充稀疏矩阵稀疏矩阵是正方形的，有已知的行数和列数K。列i、和j中的所有数字都小于K。
浏览 3提问于2018-05-30得票数 0
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如何对scipy稀疏矩阵的一些行进行采样，并从这些采样的行中形成新的scipy稀疏矩阵？
例如。如果我有一个10行的scipy稀疏矩阵A，我想创建一个新的scipy稀疏矩阵B，A中有1,3,4行，该怎么做呢？
浏览 0提问于2018-05-26得票数 2
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稀疏矩阵线性规划
、、、
50000x50000 = 25*10^8条目)带来了一些问题:如果硬件不是很强，NumPy可能会完全拒绝构造这样大的矩阵(例如)，而且即使NumPy没有问题地创建矩阵，性能问题也是巨大的。对于NumPy必须处理的大量数据来说，这是很自然的。
然而，即使我的线性规划带有N个变量，我工作的矩阵也是非常稀疏的。其中一个只有第一行的条
浏览 0提问于2016-01-15得票数 8
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对于SciPy稀疏矩阵，可以使用todense()或toarray()将其转换为NumPy矩阵或数组。反转的函数是什么？
我搜索了，但不知道哪些关键字应该是正确的命中。
浏览 1提问于2011-10-28得票数 99
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下面是我的代码：我想把数据转换成一个稀疏矩阵。我首先创建了一个交互矩阵，其中行表示user_id，列表示movie_id
浏览 0提问于2018-07-09得票数 2
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如何使TF-国防军矩阵致密？
、、、、
我正在使用将原始文档的集合转换为TF-国防军特性矩阵，然后我计划将其输入到k-means算法(我将实现该算法)。在该算法中，我必须计算质心(文章类别)和数据点(文章)之间的距离。我将使用欧几里德距离，所以我需要这两个实体具有相同的维数，在我的例子中是max_features。(X):然而，X似乎是一个稀疏的(？)我认为(0, col)在矩阵中表示列索引，它实际上像一个
浏览 2提问于2016-01-31得票数 16
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下面是我的文档：
>>> corpus = [['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
>>>
浏览 1提问于2021-05-14得票数 2
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从csv文件导入稀疏矩阵
、、、、
我有一个具有标题的csv文件，如："A","B","C","D","E","F","timestamp"0,0,5133.0,0,0,0,0
我只是想以稀疏矩阵/ndarray的形式加载它，其中包含3行<
浏览 2提问于2014-06-26得票数 2
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我有一个巨大的稀疏矩阵A with 14979 stored elementsin Compressed Sparse Column format>
找出哪些行集是线性依赖的
浏览 5提问于2015-03-08得票数 1
在Numpy中，ix_()用于获取矩阵的行和列，但它似乎不适用于稀疏矩阵。[[1 0 3] [7 8 0]][[1 3]我使用ix_()来索引对应于第0、2行和第2列的元素提供的其他稀疏矩阵格式，但它们似乎都不能与ix_()一起使用，尽管它们
浏览 4提问于2010-02-26得票数 2
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我需要引用特定的scipy稀疏矩阵列data_sims.columns[1]
data_sims是csr scipy矩阵。如果我编写data_sims:，j，那么我将按列获得所有行，但我不能引用特定的列？nicely>怎么做？行和列名data_sims是<1257x286类型的稀疏矩阵</e
浏览 2提问于2017-05-23得票数 2
我很难理解什么时候使用稀疏版本的expm会比普通版本更好。
如果我取一个密度矩阵M，它恰好是稀疏的，大小为4000 x 4000矩阵并计算scipy.linalg.expm(M)，这大约需要25秒。如果然后执行M_sparse = sparse.csc_matrix(M)并计算scipy.sparse.linalg.expm(M_sparse)，则至少运行10分钟。scip
浏览 5提问于2021-12-28得票数 2
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Scipy稀疏行/列点积
、、、
使用scipy计算稀疏矩阵的两列或两行之间的点积的可读性和高效方法是什么？假设我们想要取两个向量x和y的点积，两列稀疏矩阵A，那么我现在正在做： y = A.getcol(j)
dot = (x.transpose()有没有一种在不牺牲效率的情况下获得点积
浏览 2提问于2013-02-14得票数 2
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SVC似乎处理那些可以采用稀疏矩阵的内核与那些不使用稀疏矩阵的内核不同。然而，如果用户提供的内核编写来获取稀疏矩阵，并且在拟合期间提供了稀疏矩阵，那么它仍然将稀疏矩阵转换为密集，并将内核视为密集的，因为内核不是scikit中预先定义的稀疏内核之一。有没有一种方法可以强迫SVC识别内核是
浏览 1提问于2016-09-12得票数 2
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假设我想要计算二次形式的x^T A y，其中x和y是NumPy向量，为了提高效率，我将A存储为SciPy csc_matrix。似乎执行计算的一种方法是因为SciPy对矩阵产品使用*，而NumPy使用.dot。虽然这种方法给了我正确的答案，但它似乎与我的直觉相反，我想知道是否有更好的可读性/更有效的方法？
浏览 12提问于2018-01-14得票数 1
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我想从一个scipy稀疏矩阵中提取特定的行和列-- lil_matrix可能是这里的最佳选择。它在这里运行得很好：lilm=sparse.lil_matrix((10,10))这将返回一个4x3的稀疏矩阵。我不想要矩阵中的块，而是单列和单行。我希望
浏览 0提问于2013-03-18得票数 4
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我正在处理大型稀疏二进制矩阵。我使用Scipy稀疏矩阵实现来压缩它们。从Jaccard distance中计算scipy.spatial.distance不支持对稀疏矩阵的直接操作，因此：
通过稀疏循环，使用getrow()抓取每一<
浏览 8提问于2016-05-06得票数 5
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什么是一个好的Python库来操作非常大的矩阵(例如数百万行/列)，包括在矩阵生命周期的任何阶段添加行或列的能力？
我看过和，但它们都不支持在矩阵创建后添加或删除行或列。我能找到的另一件事是 中提到的numpy/scipy中的稀疏矩阵功能。然而，添加/删除
浏览 1提问于2014-04-26得票数 4
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我想知道是否有一种方法可以简单地将密集向量添加到稀疏矩阵的所有行中，在scipy.sparse中表示为一个稀疏矩阵并返回一个稀疏矩阵，即只对稀疏矩阵的非零元素求和。如果我这样做：import scipy.sparse as sp
W = sp.csr_matrix(np.array([[0,0,1],[0,
浏览 2提问于2014-06-06得票数 2
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