sparse-matrix

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    我很有趣创建一个类用于存储稀疏矩阵块压缩稀疏行格式​​这种存储方法包括将矩阵细分为尺寸为sz*sz的方块并将该块存储在向量BA中,在这里您可以找到大多数信息关于link 基本矩阵是使用4矢量存储: BA包含存储在自顶向下的子矩阵(块)的元素左向右的顺序(在尺寸2x2的图片的第一个块是11,12,0,22) AN包含矢量BA的每一种起始块的索引(在pictur情况下,块大小为2x2使其包含1,5 .

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    import numpy as np import scipy as sc from sklearn.preprocessing import normalize import scipy.sparse as sp import numpy import numpy as np import scipy.sparse as sp def func1(A,c,eps,maxit

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    我有一个缓慢的numpy的操作挣扎,使用Python 3 的操作,我有以下操作: np.sum(np.log(X.T * b + a).T, 1) 其中 (30000,1000) = X.shape (1000,1) = b.shape (1000,1) = a.shape 我的问题这个操作很慢(大约1.5秒),并且它在一个循环内,所以它重复了大约100次,这使得我的代码的运行时间非常

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    我试图删除第i行和第i列,当行i 和第i列包含全0时。例如,在这种情况下,我们可以看到第0行全为零,第0列全为零,因此行和第0列被删除。与行列对2和4相同。行1全是0,但列1不是这样都不会被删除。 [0,0,0,0,0] [0,1,0,1,0] [0,0,0,0,0] [0,0,0,0,0] [0,0,0,0,0] 将成为 [1,1] [0,0] 又如: [0,0,1,0,0,1

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    获取python中的sparse.csr_matrix矩阵的中值(沿着行和列)的最佳方法是什么? PS:本webpage可是没有中位数

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    在Matlab中/八度音功能不是,spdiags([-8037.500 50.000 -12.500], 0:2, 1, 51)给出以下输出: (1, 1) -> -8037.5 (1, 2) -> 50 (1, 3) -> -12.500 然而,当我使用在Python下面,它不会产生类似的结果作为在Matlab /八度: ​​ Python的spdiags()产生下面的输出,这是在缺少一

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    可以优雅地做到这一点吗? 现在我唯一能想到的就是将SparseTensor的索引(tf.int64),值(tf.float32)和形状(tf.int64)保存在3个独立的功能中(前两个是VarLenFeature最后一个是FixedLenFeature)。这看起来很麻烦。 任何意见是赞赏! 更新1 下面我的回答是不适合用于构建计算图(B/C稀疏张量中的内容经由sess.run()中,如果调用花费了

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    是否有Python的函数scipy.sparse.bmat的R等价物?

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    感知器在给定密集格式的矩阵时,与给出稀疏格式的相同矩阵相比,给出了不同的结果。我认为这可能是一个混乱的问题,所以我使用cross_validate从sklearn.model_selection运行交叉验证,但没有运气。 讨论了一个类似的问题here。但是有一些理由。这里有任何理由吗? 仅供参考,我使用感知与参数是: penalty='l2', alpha=0.0001, fit_intercep

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    这是一个使用Matrix package与常规类比较大型矩阵(稀疏和密集)的行提取的示例。 对于稠密矩阵速度为基类matrix快几乎395倍: library(Matrix) library(microbenchmark) ## row extraction in dense matrices D1<-matrix(rnorm(2000^2), 2000, 2000) D2<-Matri