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。

为什么 pandas sum() 对稀疏数据框给出错误的答案？

在稀疏数据框中，应用于整个数据框的 sum() 方法会给出错误的结果，而应用于特定列或数据框子集的 sum() 方法有效。看起来像是溢出问题...

python pandas sum sparse-matrix integer-overflow

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使用任何编程语言在稀疏数组上使用 GPU 进行快速张量点？

我现在正在研究两个多维数组 arr 和 cost。 arr 与尺寸 (width, height, m, n) 是密集的，而 cost 是与尺寸 (width, height, width, height) 稀疏的。值：宽度和高度是...

julia sparse-matrix scientific-computing cupy

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julia、sparsearrays、CSC 格式

我正在尝试直接以 csc 格式创建稀疏矩阵。这是因为我可以重复使用我编写的数组，预先分配它们并在其中创建@view。但是，如果我使用 @view 它会给出错误，...

julia slice sparse-matrix

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加速Python中的稀疏求逆、逐元素乘法和加法

我正在尝试反转三对角的 10000x10000 稀疏矩阵，但我遇到的问题是 scipy.sparse.linalg.inv() 太慢，所以我尝试使用 spsolve() 代替。主要我...

python numpy scipy sparse-matrix matrix-inverse

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如何在c++中使用eigen库导入矩阵市场文件

我是 C++ 新手，习惯使用 MATLAB。不幸的是，我的矩阵大小对于 MATLAB 来说太大了，所以我想在 C++ 中尝试一下。我找到了 eigen 库 3.3.7 来进行矩阵操作。为此我需要

c++ sparse-matrix eigen file-import

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Python - Pandas 数据帧串联内存中的气球

我的原始数据集是一个关于药物不良反应的 JSON 对象的大型列表。在每个 JSON 对象中，我们可以有几种以 rxcui id 形式给出不良反应的药物。我有

python pandas sparse-matrix

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Scikit-learn：在具有小edge_list的PageRank对象上调用fit_predict时出现异常

在使用来自边缘列表的数据对 PageRank 对象调用 fit_predict 方法时遇到奇怪的异常。我收到“类型错误：输入矩阵必须是 Scipy 稀疏矩阵......”

scikit-learn sparse-matrix adjacency-matrix pagerank

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如何选择 pandas Sparse dtype 以及对内存有何影响？

我试图了解如何设置稀疏熊猫矩阵以最大限度地减少内存使用并保留所有值的精度。我在 pandas Sparse 文档中没有找到答案。下面是一个

python pandas precision sparse-matrix dtype

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对 Scipy 稀疏 CSR 矩阵每行中的非零元素进行高效迭代

我正在使用 CSR 格式的 scipy.sparse 矩阵，需要迭代每一行以检索非零元素的索引和值。我读过有关有效迭代...的方法。

python performance loops scipy sparse-matrix

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Python - Google Colab - IndexError：索引 2 超出尺寸为 1 的轴 0 的范围

我正在尝试求解稀疏矩阵方程 u_derivative_1 = A * u （A为稀疏矩阵）但我收到以下错误：- IndexError Traceback（大多数 r...

python if-statement sparse-matrix truthtable

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稀疏矩阵表示在 c 中表现得很奇怪

//稀疏矩阵 #包括 #包括无效显示（int c，int稀疏[] [5]） { 对于 (int i = 0; i < 3; ...

c matrix sparse-matrix

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处理“调查”包中的零细胞计数

[编辑以包括较小的可重现示例] 目标我正在学习 R 调查包来获取单元格比例（特别是行百分比）和双向 58 x 4

r sparse-matrix survey divide-by-zero

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带有 Sparse BLAS 的 Fortran 不会刷新内存

我有一个构建稀疏矩阵的子例程，我需要调用它几次。然而，似乎如果我多次调用这个子例程（和/或如果稀疏矩阵非常大），

fortran sparse-matrix blas intel-mkl

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加速Python中的稀疏交叉差异

我需要计算两组向量之间的成对距离，但我只需要知道这些成对距离的一小部分。当我的两组时这个比例将小于0.01...

python numpy scipy vectorization sparse-matrix

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反转具有超过 2^31-1 个非零元素的大型稀疏 R 矩阵

我目前正在使用 Matrix::solve() 尝试反转 90000 x 90000 矩阵。内存不是问题，因为我可以访问集群。但是 Matrix::solve() 给出了错误： .local(a, b =... 中的错误

r linear-algebra sparse-matrix r-package

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如何利用张量的稀疏性？

对于包含大量零的密集矩阵，scipy.sparse 实现稀疏矩阵来有效地存储和操作它。但是如果张量（高于二维）是稀疏的，我们也可以利用稀疏性，是

sparse-matrix tensor

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xgboost 具有稀疏矩阵数据和多项式 Y 的随机森林

我不确定 xgboost 的许多不错的功能是否可以按照我需要的方式组合（？），但我想做的是在多类依赖上运行具有稀疏数据预测器的随机森林

r sparse-matrix random-forest xgboost

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如何合并网格输出的突出显示单元格的范围数据？

我正在开发一款游戏，我需要一个高效的碰撞检测系统。目前，我正在使用一个非常严格的 1 和 0 数组来指示边界...

javascript object multidimensional-array sparse-matrix

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对火炬稀疏张量进行列/行切片

我有一个pytorch稀疏张量，我需要使用这个切片[idx][:,idx]对行/列进行切片，其中idx是索引列表，使用提到的切片在普通浮点数上产生我想要的结果

python slice sparse-matrix pytorch

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有没有一种有效的方法可以在 Julia 中重用稀疏矩阵的稀疏模式？

我想知道是否有一种有效的方法可以在 Julia 中重用稀疏矩阵的稀疏模式。假设我有向量 I、J 和 V，并且使用以下命令创建稀疏矩阵使用稀疏数组 ...

performance julia sparse-matrix

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