sparse-matrix 相关问题

我有一个简单的问题：假设我在 R 中有一个稀疏矩阵 A。如果我编码二维码<-qr(A) Q<-qr.Q(QR) R<-qr.R(QR) I do not obtain the actual QR decomposition of A, but rather the matrices are such...

r sparse-matrix numeric

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使用 Fortran 中的 Strumpack 求解稀疏线性系统

我必须解决 CSR 格式的稀疏线性系统。我的代码使用库 Strumpack。我不明白为什么它不返回解决方案。 CSR格式的矩阵由col_index构成，

fortran linear-algebra sparse-matrix

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简单稀疏方程组的特征解是错误的。为什么？

我不明白为什么这段代码不起作用： #包括 #包括 #包括 #包括 // 你''(x)= 1 //边界

c++ sparse-matrix eigen finite-difference

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使用 scipy 稀疏数组上的坐标有效地执行逐元素操作

我想弄清楚如何有效地对 scipy 稀疏数组（csc 格式）执行以下操作：逐元素伪代码：尝试： r = M[i,j] / (V[i] + V[j]) 如果 r.isfinite(): ...

python scipy sparse-matrix

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在损失中使用稀疏张量值

我生成一个稀疏矩阵： A = torch.sparse_coo_tensor(np.transpose(IJ),V) 其中 IJ 是 ij 索引的 n×2 列表，V 是参数的一维向量。然后我尝试反向传播一个简单的损失：损失...

pytorch sparse-matrix

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如何找到多个向量都为零的索引

初学者 pySpark 问题在这里：如何找到所有向量都为零的索引？经过一系列转换后，我有一个 spark df ~2.5M 行和一个 tfidf 稀疏向量长度~26 ...

python numpy apache-spark pyspark sparse-matrix

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提高稀疏矩阵矩阵乘法算法性能的方法有哪些？

我在优化对两个稀疏矩阵执行矩阵矩阵乘法的代码时遇到问题。矩阵使用 3 个子数组存储，存储行索引、列索引和变量...

c openmp sparse-matrix blocking sub-array

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稀疏矩阵的 Julia 反斜杠

新的 Julia 用户在这里。据我了解，如果 A 和 b 是矩阵和向量，那么 Julia 运算 A 将如果 A 是单数，则引发异常，如果 A 是方阵和逆矩阵，则执行直接求解...

julia linear-algebra sparse-matrix

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将熊猫日期时间转换为稀疏日期时间失败

我正在尝试将 pd.DataFrame 中的多个列从密集转换为稀疏。以下 MRE（密集整数到稀疏整数）有效： >>> dense = pd.DataFrame({"A": [1, 0, 0, ...

python pandas sparse-matrix

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黑客等级稀疏数组

有一个输入字符串集合和一个查询字符串集合。对于每个查询字符串，确定它在输入字符串列表中出现的次数。返回结果数组。例如...

python sparse-matrix

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Eigen::SimplicialLDLT - 正半定矩阵从 3.3.9 更改为 3.4.0？

我最近使用 vcpkg for Windows 将我的 Eigen 版本从 3.3.9 更新到 3.4.0。使用新版本运行我的程序时，我遇到了 SimplicialLDLT 方法的可解性错误....

sparse-matrix eigen solver

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csv 到 python 中的稀疏矩阵

我有一个很大的 csv 文件，它列出了图中节点之间的连接。例子： 0001,95784 0001,98743 0002,00082 0002,00091 所以这意味着节点 id 0001 连接到节点 95784 和 98743 ...

python data-structures sparse-matrix

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'pandas.DataFrame 找到了稀疏列。它将被转换为密集的 numpy 数组。'拟合逻辑回归模型时出错

我想使用 scikit-learn 创建逻辑回归模型。我已经完成了初始预处理，并希望将数据集提供给 fit 方法。运行以下代码时出现错误。电子...

pandas dataframe scikit-learn sparse-matrix logistic-regression

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R 制作具有所有可能因子级别的稀疏矩阵（数据中还没有全部存在）

我正在对一些数据进行机器学习。一个变量是一个因素，有 100 个可能的水平（“n01”、“n02”、...、“n100”）。现有数据只有80级。那么……

r sparse-matrix one-hot-encoding

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