sparse-array

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在SparseArray上调用remove（）或delete（），主要区别在于它们都接受键的参数。谢谢。

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我有一个大的稀疏矩阵R中分析例如： i <- c(1,3:8); j <- c(2,9,6:10); x <- 7 * (1:7) (A <- sparseMatrix(i, j, x = x)) [1,] . 7 . . . . . . . . [2,] . . . . . . . . . . [3,] . . . . . . . . 14 . [4,] . . . . . 21 .

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检查功能时错误的数组大小

我试图从一个稀疏布尔数组中的列表视图中获取所有选中的项目，并将该数组传递给一个函数，该函数向用户显示一个对话框并单击是时会执行某些操作在Sparse数组中所选项目的数据库中。我面临的问题是在调用函数之前，我检查了Sparse数组的大小，它显示了正确的大小，但函数将其传递给它，只要它被调用，它就显示大小为0。不知道为什么会发生这种情况。下面是我在做什么---> SparseBooleanArra

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如何在预先存在的3标准压缩行/列数组上包装Eigen :: SparseMatrix

注意：我已经提出了这个问题，但由于“太宽泛”而没有多少解释就关闭了。我看不出这个问题是如何更具体的（它针对具体用途的特定类库进行处理......），所以我认为它就像是“主持人的错误”，然后再次提出。 .. 我想在稀疏矩阵上使用Eigen执行稀疏矩阵/矩阵乘法。这些矩阵已在我正在使用的标准3阵列压缩行/列存储的代码中定义。然后我想使用Eigen :: SparseMatrix类作为这些数组的封装（

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Android中的HashMap，SparseArray：多线程问题？

我知道HashMap和SparseArray都不是线程安全的。如果我有一个中央数据存储库作为可由活动访问的HashMap，并且可能由AsyncTask访问，那么我是否必须担心这一点？建议使用HashTable或更好的ConcurrentHashMap来保证安全？

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稀疏矩阵上的唯一性

看起来numpy的einsum函数不适用于scipy.sparse矩阵。 einsum可以用稀疏矩阵进行各种各样的事情吗？回复@ eickenberg的回答：我想要的特定义务是numpy.einsum("ki,kj->ij",A,A) - 这些行的外部产品的总和。

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在一个稀疏的Javascript数组上执行查找

我有一个有趣的Javascript任务（在Node.js中执行，FWIW）：我需要将我有值的数据集的“加权中值”（在本例中为收入）并为每一个重量。例如： income #people 0 5 16000 3 20000 8 32000 4 40000 3 41000 1 50000 2 90000 1 换句话说，8人做$ 20K，2使$ 50K，等我需要的 “加权中值” - 所

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带推力的流体压实;最佳实践和最快方法？

我感兴趣的是移植一些现有的代码来使用推力，看看我是否可以相对容易地在GPU上加速。我期待完成的是一个流压缩操作，其中只有非零元素将被保留。我有这个主要工作，下面的示例代码。我不确定如何处理的部分是在压缩发生后处理d_res和h_res中的所有额外填充空间。该示例仅使用一个0-99的序列，并将所有偶数条目设置为零。这只是一个例子，真正的问题将是一个普通的稀疏数组。这个答案在这里帮了我很大的，但

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内存消耗

我已经写一个小程序，产生阵列，它运行相当长的（几乎永远;-)）：代替空数组 var results = []; var i = 1; while (true) { console.log(i++); results.push([]); } 当，我创建长度为i的稀疏阵列，该程序崩溃相当快： var results = []; var i = 1; while (

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Draw to custom buffer class [Java]

Short Version：是否可以绘制（通过Graphics2D）到自定义缓冲区类（'稀疏'栅格图像）？加长版本：我想将多边形（由闭合路径给出）转换为栅格图像。但由于多边形有可能成为真正的大（这是一个研究项目），我必须用一个稀疏存储（这个项目的一部分有人在我之前就已经实施）自从实施的（有效）光栅算法耗时我想使用java提供的方法（例如Graphics2D），而不是绘制到Buffered