sparse-matrix 相关问题

稀疏矩阵是一种数据结构,其中不是每个条目都被明确表示。相关的是稀疏矩阵算法和数据结构,以及有关实现和分析的问题。

GPU 上稀疏线性系统的解决方案,来自 nvidia 的论文

我正在阅读一篇关于在 GPU 上求解线性系统(稀疏)的 Nvidia 文章。我陷入了 chainPtrHost 数据结构的构建上。我明白它的作用,但我不明白......

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Python 中稀疏矩阵的 LDL 分解

假设我有一个大小为 N=150,000 的稀疏对称实不定矩阵 A。该矩阵是在具有相同结构(非零元素的位置)的算法的每次迭代时生成的,但是

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从 MAT 文件(或类似的其他选项)读取到 CUDA/C

对于一个项目,我需要从该网站检索稀疏矩阵:https://www.cise.ufl.edu/research/sparse/matrices/list_by_id.html 矩阵采用 .MAT 和其他格式的形式,我...

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在Python中翻转稀疏数组的行

我有一个稀疏数组,比如: 从 scipy 导入稀疏 a =稀疏.lil_matrix((2,3),) a[0] = [1, 2, 3] a[1, 2] = 5 所以它看起来像: (0, 0) 1.0 (0, 1) 2.0 (0, 2) 3.0 (1, 2) 5.0 我想知道...

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使用 Scipy 稀疏数组提高计算速度

我正在使用 scipy 稀疏矩阵来计算估计中使用的选择概率。下面是一个例子。怎么可能会更快呢? 变量和参数: 导入迭代工具 将 numpy 导入为 np 我...

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cov2corr() 用于 scipy 稀疏矩阵

如何将(大)稀疏协方差矩阵转换为稀疏相关矩阵? 按照 statsmodels.stats.moment_helpers.cov2corr() 的代码,如果协方差矩阵不是太大我可以(el...

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直接将 scipy.sparse 矩阵保存为常规 txt 文件

我有一个 scipy.sparse 矩阵(csr_matrix())。但我需要将其保存为不是 .npz 格式的文件,而是作为常规 .txt 或 .csv 文件。我的问题是我没有足够的内存来转换...

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使用迭代器数组读取稀疏信息

我有一个很长的时间范围,我想在这段时间内存储每次神经元“激发”的时间。由于“开火”是一个离散事件,因此可以通过简单地记录...的时间来完成

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Python 中应该如何处理非常大但高度对称的数组?

我正在尝试填充和存储一个包含约 1 万亿个条目的 NumPy 数组,并稍后检索数据。该数组有 ~50 个维度和 ~7 个索引,即它是 50 个维度的 7 阶张量 o...

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将稀疏矩阵的每一列乘以向量求和

我有一个很大的 scipy 稀疏矩阵 X。 我有一个向量,y 的元素数量与 X 的行数匹配。 我想计算每列乘以 y 后的总和。 如果...

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从 Scipy MST 恢复显式零

我有一个边权重为零的图,想要计算 MST。假设图表如下: 输入图最小生成树 (0) (0) /...

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使用具有稀疏和密集输入的 Scipy 最小生成树时结果不一致

我将图的邻接矩阵存储为稀疏 scipy scr 矩阵。当我调用 scipy.sparse.csgraph.minimum_spanning_tree 函数时,我生成的稀疏数组的非零值太少(

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大型稀疏 CSR 二进制矩阵乘法结果中的错误

这让我很困惑,这是一个已知的错误还是我错过了什么?如果有bug有办法规避吗? 假设我有一个相对较小的二进制 (0/1) n x q scipy.sparse.csr_matrix,如下所示: ...

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对于广义特征值问题,为什么 EIGS 无法重现与 EIG 相同的结果?

我有一个广义特征值问题: A**q = 阿尔法**B*q 其中 A 和 B 是复方阵。 使用 eig 我可以轻松找到给定 A 和 B 矩阵的正确答案: 从 scipy 导入

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tensorflow:使用 tf.matmul

在下面的代码中,我希望稠密矩阵 B 左乘稀疏矩阵 A,但出现错误。 将张量流导入为 tf 将 numpy 导入为 np A = tf.sparse_placeholder(tf.float32) B = tf.placehold...

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在 scipy 中将重叠数组拼接在一起

给定两个 numpy 数组(矩阵) A = np.linspace(1,9,9).reshape(3,3) B = np.linspace(10,18,9).reshape(3,3) 我们可以通过以下方式将它们组合成块对角矩阵: 从 scipy.linalg 导入块...

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用 Python 求解线性方程组

求解 Ax = b 形式的大型线性方程组的计算效率最高的方法是什么? 在我当前的方法中,我使用 scipy.linalg.lu_factor 和 scipy.linalg.lu_solve,...

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有没有一种有效的方法来连接 scipy.sparse 矩阵?

我正在处理一些相当大的稀疏矩阵(从 5000x5000 到 20000x20000),需要找到一种有效的方法以灵活的方式连接矩阵以构造随机垫...

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获取大稀疏矩阵的范数

我有一个非常大的 500,000 X 500,000 但稀疏矩阵。我想使用Python找到它的规范,我尝试使用: %timeit numpy.linalg.norm(a, 轴=1) 其中 a 是矩阵 我也尝试过这个: b = numpy。

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有什么方法可以加速我的稀疏矩阵乘法的 NUMBA 实现吗?

NUMBA 不支持稀疏矩阵,我想找到一种方法以 COO 格式编写自己的 spM 乘法函数。 将 numpy 导入为 np 从 numba 导入 njit, prange 来自 numba.core....

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