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我正在尝试使用scipy中的奇异值分解来寻找M@x = 0的近似非零解，其中M是一个复值4x4矩阵。首先是一个玩具示例： M = np.array([ [1,0,1,1], [0,0,0,1e-10]print(np.linalg.norm( M@Vh[-1] ))
浏览 16提问于2021-10-23得票数 0
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我似乎找不到等同于svds的东西。s = size(data, 2)m_data = ( data - repmat(mean, 1, s) )
浏览 0提问于2011-02-12得票数 5
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应用SVD会立即抛出内存错误吗？
、、、、
我正在尝试对经过一些文本处理(最终目标是执行潜在语义分析)获得的矩阵(3241x 12596)应用奇异值分解( SVD )，我不能理解为什么会发生这种情况，因为我的64位机器有16 of的RAM。\scipy\linalg\decomp_svd.py", line 81, in svdMemoryErrorself.U:\Pyt
浏览 3提问于2011-08-22得票数 7
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大小为(M,N)的矩阵M的表示因式分解如何从scikit-learn和numpy包中获取所有三个矩阵？True, random_state=0)Sigma = np.diag(singular_values)
其他矩阵呢
浏览 5提问于2017-08-24得票数 2
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我想在我自己的数据集上复制斯坦福讲座中提到的SVD方法。with 597828 stored elements in Compressed Sparse Column format>第一次尝试：我已经尝试过从稀疏csr到to稠密()和toarray()的<em
浏览 3提问于2017-10-02得票数 0
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我试图旋转我的点云，使最不重要的PCA分量与z轴对齐，但收效甚微。我首先计算PCA分量 U, S, Vt = np.linalg.svd(vertices - vertices.mean(axis=0), full_matrices=False) 但我在构造旋转矩阵时遇到了麻烦，我尝试了使用from_rotvec()方法的scipy.spatial.transform.Rotation，但我不确定我做错了什么，因为结果看起来并不像我预期的</e
浏览 45提问于2021-04-15得票数 0
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我想做快速子集索引的，dot和其他线性操作。x = np.random.randn(10000,1)时间显示，当列位于一个块中时7.36 ms per loop
%timeit A[:,:500].dot(x[:5
浏览 1提问于2015-01-22得票数 2
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我尝试使用LSI来生成表示文档的向量。我正在使用Scipy库中的svd包。但是程序抛出了一个内存错误。我的矩阵的大小是100x13057。这对我的8G内存来说是不是太大了？我在stackflow中搜索了这个问题。有人说我只需要在我的64位操作系统上安装64位Python。(现在，我在64位操作系统上有32位Python )。但是重新安装所有的库太简单了。另一种观点
浏览 1提问于2011-12-28得票数 0
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X= USV'u,s,vh = numpy.linalg.svd(X) 他们在使用相同的算法吗速度有什么不同吗？和稳定？
浏览 1提问于2018-05-15得票数 4
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包版本：滑雪: 0.19.0我有一个稠密矩阵svd_matrix>>> (30000,50)matrix_2d = tsne.fit_transform(svd</em
浏览 5提问于2017-10-17得票数 2
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在的“3.1截断SVD快速检测”一节中，作者提出了利用技巧来减少全连通层的大小和计算时间。给定一个经过训练的模型(deploy.prototxt和weights.caffemodel)，我如何使用这个技巧将一个完全连接的层替换为一个截断的层？
浏览 0提问于2016-11-08得票数 7
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我正试图找到一种方法，在Java中计算具有复系数的多项式的根(这相当于在MATLAB中用根()很容易完成的任务)。我准备重新编码一个根查找算法，该算法构建伴随矩阵，然后使用广义特征值分解找到根，但为此，我需要一个处理复杂值矩阵操作的库。
您知道(稳定的) Java库对由复系数定义
浏览 4提问于2013-03-13得票数 15
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我正在开发一个用于科学目的的c++/Qt软件。虽然Eigen库为我提供了许多分析矩阵的操作，但为所有可能的操作串联设计gui仍然是一件痛苦/困难的事情。因此，我还在运行时与Matlab交换矩阵。由于Matlab不是开源的，对于我大学的学生来说很难获得，所以我想用python做同样的事情，所以我可以使用SciPy进行分析。因此我的问题是:如何在运行时与python交换数据(例如稀疏
浏览 1提问于2012-03-14得票数 1
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我有一个稀疏矩阵A(使用scipy.sparse)和一个向量b，并且想要为x求解Ax =b。a有比列多的行，所以它似乎被高估了；然而，A的行是线性相关的，因此实际上A的行秩等于列的数目。解是x= 1.，-1.我想知道如何使用scipy.sparse.linalg中可用的函数在Python中解决这个系统。谢谢!
浏览 1提问于2014-04-16得票数 3
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我正在一个24 on内存的Windows 8 64位系统上运行Python2.7(64位)。在对通常的Sklearn.linear_models.Ridge进行拟合时，代码运行良好。问题:然而，当使用Sklearn.linear_models.RidgeCV(alphas=alphas)进行拟合时，我在执行拟合过程的行rr.fit(X_train, y_train)上遇到了如下所示的n_y, len(self.alphas)))
C:\Python27\lib\site-packages\sklearn
浏览 2提问于2013-05-02得票数 16
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我有一百万个3d点要传递给numpy.linalg.svd，但它很快就会耗尽内存。有没有办法把这个操作分解成更小的块？
我不知道它在做什么，但是我应该只传递表示3x3，4x4矩阵的数组吗？因为我在网上看到过它的用法，它们传递的数组包含任意数量的元素。
浏览 0提问于2013-11-02得票数 5
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我必须利用对角化例程来获得Hermitian复矩阵的所有特征对。由于我需要重复操作数千次，而且我的矩阵大约为8000x8000，所以我的性能受到了一些限制。我为Hermitian矩阵的对角化创建了NumPy和SciPy例程之间的比较，并在6台物理核心机器上获得了这些时间：我观察到，对于8000x8000矩阵，这个标度为0.8分钟，我需要重复这个过程或者这些实际上是表演的时间？总的来说，这
浏览 7提问于2022-05-17得票数 0
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我试图使用wholeTextFiles读取文件夹中的所有文件名，并逐个处理它们(例如，我试图获取每个数据集的SVD向量，总共有100组)。这些数据保存在.txt文件中，按空间分配，并按不同的行排列(如矩阵)。我遇到的问题是，在我使用“wholeTextFiles(”带有所有文本文件的路径“)之后，很难读取和解析数据，只是不能像只读取一个文件时那样
浏览 0提问于2017-07-05得票数 1
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我一直在研究Hartley和Zisserman的多视图几何文本，并实现了计算基本矩阵的黄金标准算法。这需要使用Levenberg-Marquardt来解决非线性最小化问题。我用scipy.optimize.least_squares实现了这一点，但与使用lsqnonlin的类似(例如，相同功能)的matlab代码相比，性能要慢几个数量级。在这两种情况下，我都没有提供雅可比矩阵或雅可比矩阵的稀疏性的掩
浏览 3提问于2016-05-13得票数 5
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