scipy超稀疏矩阵乘法速度非常慢
scipy是一个开源的科学计算库，提供了丰富的数学、科学和工程计算功能。其中的scipy.sparse模块用于处理稀疏矩阵，而稀疏矩阵乘法的速度可能会比较慢的原因是稀疏矩阵的特殊性质导致了计算复杂度的增加。
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵，相对于稠密矩阵（大部分元素非零），稀疏矩阵在存储和计算上具有一定的优势。然而，由于稀疏矩阵的非零元素分布不规则，稀疏矩阵乘法需要额外的计算来处理零元素，从而导致速度较慢。
为了提高稀疏矩阵乘法的速度，可以考虑以下方法：
- 选择合适的稀疏矩阵存储格式：scipy.sparse模块提供了多种稀疏矩阵存储格式，如COO、CSR、CSC等。不同的存储格式适用于不同的操作，选择合适的存储格式可以提高计算效率。
- 使用并行计算：利用多核处理器或分布式计算资源，将稀疏矩阵乘法任务分解为多个子任务并行计算，从而加快计算速度。
- 优化算法：针对稀疏矩阵乘法的特殊性质，设计更高效的算法来减少计算量。
- 硬件加速：利用GPU等硬件加速技术，提高稀疏矩阵乘法的计算速度。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）来部署和运行科学计算任务。此外，腾讯云还提供了云原生服务、人工智能服务、物联网服务等相关产品，可以根据具体需求选择适合的产品。
更多关于腾讯云产品的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
1回答
scipy超稀疏矩阵乘法速度非常慢
numpy、sparse-matrix
有一些讨论稀疏矩阵乘法性能的帖子，但他们似乎没有回答我的问题。这是基准测试代码， # First, construct a space matrixIn [2]: M = dok_matrix为了提高速度，我编写了一个简单的for-loop点函数，如下所示： def lil_matmul_transposeB(A, B): rows_b所以我想知道我是
浏览 20提问于2020-11-23得票数 1
回答已采纳
2回答
稀疏矩阵乘法比numpy阵列慢得多
numpy、scipy、sparse-matrix
我构造了下面的例子来测试一维稀疏矩阵乘法和numpy数组.sp = csc_matrix((1, 36710))9.9 µs ± 230 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
而且，它们都比存储条目的普通分块慢，也比乘法的for -循环慢(~1)。在尝试不同类型的稀
浏览 2提问于2017-09-08得票数 0
回答已采纳
2回答
具有快速访问稀疏矩阵
python、numpy、scipy
在处理大型SciPy CSR稀疏矩阵时，我注意到将矩阵切片以从矩阵中获得单行的速度非常慢，因为它似乎是在复制。有没有办法创建一个稀疏矩阵，它引用现有的行而不是复制它，也许有比CSR矩阵更合适的实现？
我的实现需要的是元素和行的快速查找，以及向量的所有非零索引的快速查找。我永远不需要以任何方式更改矩阵或对矩阵执行其他操作。
浏览 0提问于2017-07-03得票数 1
1回答
矩形矩阵python中的稀疏矩阵乘法
python、numpy、scipy、sparse-matrix、matrix-multiplication
我在python中工作，用的是大小为n的稀疏矩阵A，我使用的是csr_matrix格式，我把矩阵包装成线性算子，这样我就可以使用slinalg包了。在python中(即使有不同的包)，我如何在不转换为密集矩阵的情况下，将两个稀疏矩阵相乘呢？我的矩阵很大，由于内存需求，转换会导致崩溃。
浏览 4提问于2020-08-16得票数 0
回答已采纳
1回答
如何利用tf.matmul实现高效的稀疏矩阵乘法？
tensorflow、sparse-matrix
我试图使用tf.matmul()来执行稀疏矩阵乘法。
因此，我用7/8的零值来构造稀疏矩阵。print(" Average Inference Time = %.3f ms"%(durati
浏览 4提问于2017-07-01得票数 3
2回答
稀疏矩阵-矩阵乘法
c、performance、matrix
我现在在处理稀疏矩阵，我必须比较稀疏矩阵乘法和全矩阵乘的计算时间。问题是稀疏矩阵计算比全矩阵计算慢。我用压缩的行存储压缩我的矩阵，乘以2个矩阵非常耗时(循环四倍)，所以我想知道是否有更好的压缩格式更适合矩阵-矩阵操作(CRS非常方便矩阵向量计算)。
提前感谢！
浏览 6提问于2013-09-26得票数 4
回答已采纳
2回答
有限稀疏矩阵的乘法算子
python、scipy、sparse-matrix
当涉及到scipy稀疏矩阵时，我对乘法运算符*的行为感到有点困惑。运算符似乎实现了矩阵乘法，而不是像numpy数组那样实现组件乘法。检查这一点的一些代码：A = lil_matrix(-numpy.eye(2))print (A * B).toarray()[[-1. -1.]
[-1. -1.
浏览 1提问于2012-12-06得票数 4
1回答
加速scipy.sparse.csr_matrix的左模板
python、scipy、sparse-matrix
我需要执行以下矩阵乘法：x * A[idx]，其中A是scipy.sparse.csr_matrix，idx是np.array索引。由于索引的原因，我无法将其更改为csc_matrix。它似乎比右矩阵乘法A[idx] * x慢50倍，而且只比左矩阵乘法(在完整索引上) u * A稍快一点，即使是len(idx) << A.shape[0]。我怎么才能加快速度呢？
浏览 10提问于2020-05-25得票数 0
回答已采纳
1回答
如何用口罩加速圆点产品的生产？
arrays、performance、numpy、matrix-multiplication
我有两个numpy数组，m1和m2，其中m1是size (nx1)，m2是size (1xn)，我想执行乘法m1.dot(m2)，生成一个大小的矩阵m (nxn)。我正试图加快乘法速度，因为我的n大小很大(~10k)。我想选择一个小的k，比方说100，并且真的加速乘法。我尝试过使用numpy稀疏矩阵，这确实使点积更快，但是将m1和m2转换成稀疏向量的速度非常慢。
浏览 3提问于2016-05-31得票数 3
回答已采纳
2回答
python中稀疏矩阵的矩阵幂
python、numpy、scipy、linear-algebra、sparse-matrix
我试图找出一种方法，对稀疏矩阵M: M^k =M*.*M倍，其中*是矩阵乘法(numpy.dot)，而不是按元素进行乘法。我知道如何对正常矩阵这样做：import scipy as spk=3当然，我可以通过递归<em
浏览 5提问于2015-02-24得票数 4
回答已采纳
1回答
稀疏特征值: scipy.sparse.linalg.eigs比scipy.linalg.eigvals慢
python、numpy、scipy、sparse-matrix、eigenvalue
我有一个奇怪的现象，尽管对于稀疏矩阵，scipy.sparse.linalg.eigs应该更快，但我发现它比scipy的普通eigvals方法运行得慢1 loop, best of 3: 256 ms per loop
因此，calc_pde_numerical_jacobian方法构造了我的方程组的雅可比矩阵的稠
浏览 1提问于2017-03-22得票数 5
1回答
与numpy数组相比，稀疏表示的不同输出
python、numpy、scipy、sparse-matrix
import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import normalizeimport numpyimport scipy.sparse as sp
上面给出了两个函数，它们本质上是相同的，除了func1用于nump
浏览 3提问于2017-12-02得票数 2
回答已采纳
6回答
Python中的稀疏3d矩阵/数组？
python、numpy、scipy、sparse-matrix
在scipy中，我们可以使用scipy.sparse.lil_matrix()等构造一个稀疏矩阵，但是这个矩阵是二维的。
我想知道Python中是否有用于稀疏3d矩阵/数组(张量)的现有数据结构？附注：我在3d中有很多稀疏数据，需要一个张量来存储/执行乘法。如果没有现有的数据结构，有什么建议来实现这样的张量吗？
浏览 1提问于2011-10-07得票数 82
2回答
快速生成numpy数组
python、arrays、numpy
我希望使用每个元素的行向量、列向量和值向量生成稀疏的numpy ndarray。例如，如果我有column_index=np.array([2,1,0])那么我想要一个矩阵[0,0,46,0,0]
在numpy中是否有一个函数可以通过使用scipy.sparse来执行类似于scipy.sparse.csc_matrix((data, (row_ind, col_ind如果没有，是否有一种不需要for循环
浏览 1提问于2021-03-15得票数 0
回答已采纳
1回答
brightway2中的技术领域矩阵可以有多大
python-3.x、brightway
在Brightway2中，有多大的技术球矩阵仍然是可逆的？据我所知，here Brightway使用Pardiso库的包装器来加速矩阵求逆。与标准的scipy库相比，Pardiso确实要快得多。但是当我测试它时，我遇到了超过10000行的矩阵的内存问题。为了反转矩阵，我需要定义一个numpy数组，它在我的笔记本电脑上不能超过1000000行。(PS:我使用标准的scipy求解器进行了测试，我可以求出10^5行的稀疏矩阵，但速度
浏览 18提问于2019-01-21得票数 0
回答已采纳
1回答
Python: csr_matrix中稀疏矩阵的乘法比numpy慢
python、numpy、scipy
我正在尝试使用numpy和scipy.sparse.csr_matrix将稀疏矩阵与其自身相乘。矩阵的大小为128x256。其93%的值为0。具有讽刺意味的是，使用numpy的乘法比scipy.sparse快。我不知道为什么？0.93,0.07])W1=numpy.matmul(W,numpy.transpose(W))print(end-start)
from scipy.sparsetime.
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
3回答
Python中两个稀疏矩阵的一类特殊逐行乘法
python、matrix、scipy、sparse-matrix
我想要的是:在Python中实现一种特殊的矩阵乘法操作的方法，这种乘法操作恰好是使用ciply稀疏()格式的。这是一种特殊的乘法，不是矩阵乘法，也不是或，也不是乘法，而且在scipy.sparse中似乎没有任何内置的支持。
所需的操作:输出的每一行应包含两个输入矩阵中相应行的元素的每个乘积的结果。因此，从两个相同大小的矩阵开始，每个矩阵的维数为m乘n，结果应该有维数m乘以n^2。看
浏览 5提问于2014-10-02得票数 4
回答已采纳
1回答
矩阵乘法的Scipy.linalg实现，全部用C语言实现还是部分用Fortran实现？
python、numpy、scipy、matrix-multiplication
我最近一直在研究(主要是稀疏的)矩阵上的乘法是如何在python库scipy.linalg中以这种最佳方式实现的，我从那里了解到，大多数算法都是一些Fortran或C库的包装。我的问题是，我怎么知道在Scipy中有任何实际上是在python内部编写的乘法方法呢？我也不太确定它与Numpy矩阵乘法是如何工作的。
浏览 13提问于2020-05-28得票数 0
1回答
稀疏SciPy矩阵与两个NumPy向量的矩阵乘法
python、numpy、scipy、matrix-multiplication
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。
浏览 12提问于2018-01-14得票数 1
回答已采纳
3回答
用极稀疏矩阵乘法最快的方法是什么？
python、numpy、scipy、sparse-matrix
我有一个非常稀疏的结构矩阵。我的矩阵每列都有一个非零项。我想要与S的快速矩阵乘法，我现在正在做的是-我把这个形式转换成一个稀疏矩阵(S)，并做S.dot(X)与矩阵X(可以是稀疏的或密集的)乘法。S=scipy.sparse.csr_matrix( (values, (rows, scipy.arange(1000000))), shape = (10000,10
浏览 6提问于2017-09-27得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
