我试着取两个近似的lil_matrix稀疏矩阵的点积。分别为100000 x 50,000和50,000 x 100,000。
from scipy import sparse
a = sparse.lil_matrix((100000, 50000))
b = sparse.lil_matrix((50000, 100000))
c = a.dot(b)
并得到这个错误:
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/scipy/sparse/base.py", line 211, in dot
return self * other
我需要提取sparseMatrix行作为sparseVector,但是'drop=FALSE‘选项不适合我。
为了解释这个问题,我将使用中的一个示例(我的问题不同,因为我需要将提取的行转换为向量):
i <- c(1,3:8); j <- c(2,9,6:10); x <- 7 * (1:7)
A <- sparseMatrix(i, j, x = x)
b <- sparseVector(7,2,10)
现在A[1,,drop=FALSE]和b应该具有相同的值。
然而,A[1,,drop=FALSE]仍然是一个2维矩阵。因此,如果我尝试使用Matrix:
我正在研究一个具有非常大的稀疏权重矩阵的神经网络。权重中的零值将保持为零,并且不会更改。应该只计算和传播非零值的梯度,否则运行起来代价太高。这意味着我正在使用Theano及其sparse.structured_dot矩阵乘法。这是我的代码:
#!/usr/bin/env python3
import math
import numpy as np
import theano as th
import theano.tensor as T
from theano import sparse as sp
import scipy.sparse as spsp
def sparse_matrix
这句话的意思是什么
// create arrays of 1M elements
const int num_elements = 1<<20;
在下面的代码中?它是特定于CUDA的,还是可以在标准C中使用?
当我printf 'ed num_elements时,我得到了num_elements==1048576
结果是2^20,那么<<运算符是不是C中幂运算的简写呢?
// This example demonstrates parallel floating point vector
// addition with a simple __global__
我试图在ELKI算法中使用稀疏矩阵作为输入数据来检测异常值。我正在寻找有关稀疏数据的howto和faqs页面的帮助,因此我尝试使用SparseNumberVectorLabelParser和SparseVectorFieldFilter,如下所示:
//data is a mxn matrix
ArrayAdapterDatabaseConnection dataArray = new ArrayAdapterDatabaseConnection(data);
SparseDoubleVector.Factory sparseVector = new SparseDoubleVecto
我正在尝试以最有效的方式求解带状稀疏矩阵的逆,以便我可以将其合并到我的实时系统中。我正在生成表示卷积运算的稀疏带状矩阵。目前,我使用的是scipy.sparse.linalg库中的spsolve。我发现有一个更好的方法,那就是使用scipy.linalg库中的solve_banded。然而,solve_banded需要(l,u),它是非零的下对角线和上对角线的个数,以及ab,它是(l + u + 1, M)阵列的带状矩阵。我不确定如何转换代码才能使用solve_banded。在这方面的任何帮助都是非常感谢的。 import numpy as np
from scipy import lina
在MATLAB中,我把点均匀地放进平方0,1X0,1中。如果两点之间的距离小于0.25,我就在两点之间放置一个边。完成此操作的代码(并绘制生成的图如下)。
num_Rx = 50
Rx_positions = rand(num_Rx,2);
%Generate edges between pairs of within norm of 0.25.
adj_matrix = zeros(num_Rx, num_Rx);
for i=1:num_Rx
for j=i+1:num_Rx
dist = norm(Rx_positions(i,:) - Rx_positions
我必须反演一个大型稀疏矩阵(50000 X 12000)。它最初以numpy.ndarray的形式存储,矩阵的大小约为3.5GB。我已经尝试过使用numpy.linalg.pinv来转换这个矩阵,但是它崩溃了jupyter笔记本内核。将此numpy.ndarray转换为scipy.sparse.csr_matrix (稀疏矩阵格式)是可行的,但我不知道有任何函数可以计算csr_matrix的伪逆。
如何求大型稀疏矩阵的伪逆?
在Python中使用SciPy/Numpy连接稀疏矩阵的最有效方法是什么?
在这里,我使用了以下内容:
>>> np.hstack((X, X2))
array([ <49998x70000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 1135520 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
<49998x70000 sparse matrix of type
当问题是对称的,只需要计算一些数字时,N维计算的最佳容器对象是什么? 具体地说,对于N=4,我有: M=50
results = np.zeros((M,M,M,M))
for ii in range(M):
for jj in range(ii,M):
for kk in range(jj,M):
for ll in range(kk, M):
res=1 #really some calculation
results[ii,jj,kk,ll] = res 这个数组中的许多元素是完全冗余的,
我对蟒蛇完全陌生。我使用了一些在网上找到的代码,我试着去做。所以我正在创建一个文本文档矩阵,我想在训练一个逻辑回归模型之前添加一些额外的特性。
虽然我已经用R检查了我的数据,而且没有错误,但是当我运行逻辑回归时,我得到了错误"ValueError: ValueError包含NaN或无穷大“。--当我不添加自己的特性时,不会得到相同的错误。我的特性在文件"toPython.txt“中。
请记住对assert_all_finite函数的两个调用,该函数返回"None"!
下面是我使用的代码和得到的输出:
def _assert_all_finite(X):
if X
我正在使用QuickGraph创建一个有向无圈图。我需要找到指数为零的所有顶点。我没有在图形的Vertices集合中看到这种支持,也没有看到使用LINQ进行筛选的方法。
下面是我正在编写的一个示例数据结构:
var componentGraph = new AdjacencyGraph<Component, Edge<Component>>();
var serverOnMachineA = new TalismaServerComponent("CLTDEPAPI10");
var serverOnMachineB = new TalismaServ