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1
回答
Julia中的多维
稀疏
矩阵
julia
、
sparse-array
为什么Julia中没有任何多维
稀疏
矩阵
/
数组
?为什么我们只能有2D
稀疏
矩阵
,而不能有3D
稀疏
矩阵
(或
数组
)?
浏览 6
提问于2014-02-06
得票数 12
1
回答
在Julia中初始化任意
稀疏
数组
julia
、
sparse-matrix
阅读相关问题时,我发现可以在julia中将任意
数组
初始化为 B = Array{Complex{Float64}}(undef, 0, 0) 我想初始化一些类似的东西,但是我想把
稀疏
矩阵
放在这样的
数组
中如何构建包含
稀疏
数组
的任意
数组
? 实际上,我的问题更具体一点。在B的每个条目中,我想放置一个不同的
稀疏
矩阵
。
稀疏
矩阵
是固定维数的,我预先知道要放入B中的
稀疏
矩阵
有多
浏览 14
提问于2020-07-11
得票数 3
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2
回答
numpy阵列和枕
稀疏
矩阵
的Tensordot
numpy
、
matrix
、
scipy
、
sparse-matrix
对于当前的项目,我必须用相同的
矩阵
计算许多向量的内积(这是相当
稀疏
的)。向量与二维网格相关联,因此我将向量存储在一个三维
数组
中:X是一个由(I,J,N)组成的
数组
。
矩阵
A为dim (N,N)。现在的任务是为A.dot(X[i,j])中的每个i,j计算I,J。对于numpy
数组
,这很容易用现在,我想将A存储为
稀疏
矩阵
,因为它是
稀疏
的,并且只包含非常有限的非零条目,这会导致许多不必要的乘法。不幸
浏览 0
提问于2013-09-19
得票数 6
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3
回答
使用
稀疏
矩阵
与numpy
数组
python
、
numpy
、
matrix
、
scipy
、
scikit-learn
我用Python创建了一些带有字计数的numpy
数组
:行是文档,列是单词X的计数。如果我有大量的零计数,人们建议在进一步处理这些
数组
时使用
稀疏
矩阵
,例如在分类器中。然而,当向Scikit 中输入numpy
数组
与
稀疏
矩阵
时,它似乎没有多大区别。所以我想知道三件事:
稀疏
矩阵
是大多数元素为零的
矩阵
。这是否是确定何时使用
稀疏
矩阵
格式的适当方法--只要> 50 %的值为零?还
浏览 5
提问于2016-05-01
得票数 46
回答已采纳
1
回答
在MKL中对矩形
矩阵
向量积使用三
数组
BSR格式
linear-algebra
、
intel-mkl
BSR是
稀疏
矩阵
的块
稀疏
行格式。我需要使用
稀疏
矩形
矩阵
的3阵列BSR表示来计算块
稀疏
矩阵
的
矩阵
向量乘积。存在于3
数组
版本的函数只接受方阵。可以接受矩形
矩阵
的函数需要BSR格式的4
数组
版本。mkl_?bsrgemv是使用3
数组
版本的版本,mkl_?bsrmv是可以使用取矩形
矩阵
但需要4
数组
版本的函数。有没有人知道,有没有可能在一个矩形
矩阵<
浏览 0
提问于2015-03-25
得票数 0
1
回答
稀疏
矩阵
的pLSA实现
sparse-matrix
、
lsa
、
topic-modeling
但是,我发现的所有实现都认为输入术语-doc
矩阵
是完整的,而不是
稀疏
的。由于我的输入
矩阵
很大而且很
稀疏
,所以我想找出一种支持
稀疏
性的算法。你能帮我找一个吗?以Matlab或Java为佳。更新后,我发现PennAspect 实际上是用
稀疏
矩阵
输入来实现PLSA。 解决办法很简单。二维粗糙
数组
(对于每一行不具有相同长度的
数组
)可以用来表示
稀疏
矩阵
。
浏览 2
提问于2012-09-11
得票数 3
1
回答
如何从
稀疏
矩阵
中选择一些行,然后用它们形成一个新的
稀疏
矩阵
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
我有一个非常大的
稀疏
矩阵
( 100000列,100000行)。我想选择这个
稀疏
矩阵
的一些行,然后用它们来形成一个新的
稀疏
矩阵
。我尝试通过先将它们转换为稠密
矩阵
,然后再将它们转换为
稀疏
矩阵
来实现。然后我尝试了另一种方法,我选择
稀疏
矩阵
的行,然后将它们放入一个
数组
中,但当我尝试将此
数组
转换为
稀疏
矩阵
时,它会显示:“ValueErro
浏览 18
提问于2019-05-27
得票数 0
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2
回答
将
稀疏
枕木
矩阵
加载到现有的numpy稠密
矩阵
中
python
、
numpy
、
scipy
、
numerical-computing
假设我有一个巨大的块状
矩阵
,,,占几十千兆字节。分配这个内存需要不可忽略的时间.我是否可以将这些
稀疏
矩阵
中的一个加载到A中,而不是每次我想将
稀疏
矩阵
转换为密集
矩阵
时重新分配空间?.toarray()方法可以用于枕
稀疏
矩阵
,
浏览 0
提问于2012-01-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
链表表示
稀疏
矩阵
与
数组
表示
稀疏
矩阵
的区别
arrays
、
linked-list
、
sparse-matrix
链表表示的
稀疏
矩阵
和
数组
表示的
稀疏
矩阵
有什么区别(优点/缺点)?
数组
存储行、列和值。
浏览 1
提问于2018-04-18
得票数 1
1
回答
对非
稀疏
矩阵
使用scipy
稀疏
数据结构好吗?
python
、
arrays
、
python-3.x
、
numpy
、
scipy
使用scipy.sparse在存储
稀疏
矩阵
和计算
稀疏
矩阵
方面都非常有效。如果它用于非
稀疏
矩阵
呢?更具体地说,很明显,我们不能利用该数据结构的
稀疏
性优势,然而,它比使用普通numpy
数组
更糟糕(在存储和计算复杂性方面)吗?
浏览 15
提问于2020-08-11
得票数 0
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1
回答
如何在Matlab中加速
稀疏
矩阵
索引的运算?
matlab
、
matrix
、
sparse-matrix
我需要用可变元素创建备用
矩阵
。不幸的是,
稀疏
矩阵
索引操作非常缓慢。 Sx((1 + i*7 : (i+1)*7), (1 + i*7 : (i+1)*7)) = A^i;Su和Sx是由A和B的乘积划分的
矩阵
浏览 4
提问于2014-03-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何从MATLAB中将
稀疏
矩阵
传递给共享库
c
、
matlab
、
sparse-matrix
、
mex
我想从MATLAB中向共享库传递一个
稀疏
矩阵
,在那里执行一些操作(用C编写),然后返回它。提前谢谢。
浏览 1
提问于2013-01-28
得票数 3
1
回答
如何测试两个
稀疏
数组
是否(几乎)相等?
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
我想检查两个
稀疏
数组
是否(几乎)相等。而对于numpy
数组
,您可以这样做:np.testing.assert_array_almost_equal(a, a) 这不适用于
稀疏
数组
,我可以理解这一点(对于较小的
矩阵
返回error AttributeError: ravel not found,或者返回与
数组
大小相关的错误)。是否有一个等价于测试
稀疏
矩阵
的参数?我
浏览 3
提问于2017-12-12
得票数 2
回答已采纳
3
回答
一维numpy阵列与枕
稀疏
矩阵
之间的点积
python
、
numpy
、
scipy
、
sparse-matrix
、
dot-product
假设我有Numpy
数组
p和一个
稀疏
矩阵
q,这样(10,)(10,100) 但这违背了我使用
稀疏
矩阵
的目的。所以,在
稀疏
矩阵
和一维numpy
数组
(numpy
浏览 4
提问于2015-06-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
通过将完全密集
数组
转换为
稀疏
矩阵
,是否丢失了任何信息?
python
、
numpy
、
scikit-learn
、
scipy
、
sparse-matrix
让我们假设A是一个(scipy)
稀疏
矩阵
,tf值,B是一个(numpy)
数组
,具有数据的一些附加特性。 将完全密集
数组
(B)转换为
稀疏
矩阵<
浏览 0
提问于2019-08-05
得票数 0
2
回答
如何通过索引将scipy.sparse
矩阵
赋值给NumPy
数组
?
python
、
numpy
、
scipy
当我试图将
矩阵
s (任何可用的
稀疏
类型)分配给NumPy
数组
a时,如下所示:我得到了一个TypeError 有办法绕过这件事吗我了解todense()和toarray()方法,但我非常希望避免不必要的复制,我更愿意对NumPy
数组
和SciPy
稀疏
矩阵
使用相同的代码。现在,我不关心从
稀疏
矩阵
中得到的值效率很低。是否有某种与NumPy索引分配有关的
稀疏
浏览 9
提问于2014-11-14
得票数 2
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1
回答
如何从csr_matrix检索indptr,索引?
python
、
scipy
、
sparse-matrix
、
csr
、
csc
根据 of scipy.sparse.csr_matrix,有许多方法可以创建csr_matrix。其中一种方法是将data、indptr和indices作为输入。我想知道,是否有一种方法可以从相反的方向检索它们,即假设我创建了如下所示的my_csr_matrix:>>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])>>> my_csr_
浏览 3
提问于2021-12-27
得票数 0
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1
回答
如何利用
稀疏
矩阵
生成滑动窗口特征
python
、
numpy
、
scipy
将特征向量的
稀疏
CSR2d输入
矩阵
转换为滑动窗口特征向量的
稀疏
CSR2d
矩阵
。因此,对于大小为2的窗口,以一个非
稀疏
的例子为例: [3, 4, 5],变成: [3, 4, 5, 6, 7, 8]])import numpy as np def window_stack(csr<em
浏览 1
提问于2017-11-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
带枕的
稀疏
矩阵
的群
python
、
numpy
、
matrix
、
scipy
、
sparse-matrix
我用scipy构建了一个
稀疏
矩阵
S。
矩阵
S对500列有10^6行。A = [1,1,2,2,2,3,4,5,6,6,7,8,8,8,...]我想在
稀疏
矩阵
S上按照
数组
A编写的组进行分组,并使用numpy.sum()作为聚合函数。 我该怎么做?当然,我所有的东西都需要放进内存中,所以我不得不为S使用
稀疏
矩阵
。
浏览 3
提问于2015-05-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
关于向图中输入
稀疏
矩阵
tensorflow
由于数据维度太大,我不得不将数据转换为
稀疏
矩阵
,而不是密集
数组
。 然而,由于该图包含cnn,当我直接给
稀疏
矩阵
喂入时,我被告知cnn不能接收
稀疏
张量。所以我得先做“
稀疏
到稠密”的操作。但问题是,我的数据(多
稀疏
矩阵
)应该转换成二维
稀疏
矩阵
。(例如,我有
稀疏
matrix1,dim为14,25500,
稀疏
matrix2,dim为14,25500,理想维数为2,14,2
浏览 0
提问于2017-10-13
得票数 0
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