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。
我正在寻找剪辑稀疏矩阵的一部分。这对于密集矩阵来说相当容易。 将 numpy 导入为 np dense_matrix = np.array( [ [100, 200, 0, 0, 164], ...
关于 (i,j) 中不存在的 NA 的 sparseMatrix 调用错误
我正在使用 R 包 Matrix 中的函数 sparseMatrix: 图书馆(矩阵) sparseMatrix(图$src, 图$dst, x = 1, dims = c(29, 29)) 在这里,图是一个数据框,包含名为 src 和...
有没有人使用过treelets包或看到它被使用过?它看起来很有趣,但文档太简短了,我不知道如何使用它。有几篇论文使用它,但它们似乎...
fastboot flash super.img 失败(稀疏文件太大或无效)
将 vendor_dlkm.img (38 MB) 提取到磁盘...用了 0.090 秒 存档不包含“vendor_other.img” 发送稀疏“超级”1/1 (4194303 KB) 失败(稀疏文件太大或无效)
我正在尝试优化大量使用稀疏矩阵操作的代码,并尝试使用 jax 如下 将 jax.scipy 导入为 jsp 从 jax.scipy 导入稀疏 尽管如此,当尝试
我需要实现一个获取矩阵的程序,以稀疏矩阵方式存储它,并输出转置矩阵。 #包括 使用命名空间标准; const int MAX_TERMS =...
我想知道是否有一个带有 Python 绑定的快速磁盘键值存储,它支持对单独键的数百万次读/写调用。我的问题涉及计算 v 中的单词共现...
我正在 OpenMP 中实现一个稀疏矩阵多向量乘法,我注意到在预处理函数中包含一些 printf 调用,而不是并行化,增加了很多 GFLOPS
给定长度为 6 的 3 个唯一数字的数组,说: c(1,1,1,2,3,3) 如何构建以下 6x3 矩阵: [1, 0 , 0] [1, 0 , 0] [1, 0 , 0] [0, 1 , 0] [0, 0, 1] [0, 0, 1] 一个奈...
NumPy 和 SciPy - .todense() 和 .toarray() 之间的区别
我想知道在稀疏 NumPy 数组上使用 .toarray() 与 .todense() 是否有任何区别(优势/劣势)。例如。, 将 scipy 导入为 sp 将 numpy 导入为 np sparse_m = sp.sparse.bsr_ma...
如何在 SciPy 中加速稀疏矩阵和密集 ndarray 向量之间的乘法
我正在尝试加速算法。该算法的瓶颈在于计算“Ax”,其中,A 是 n X m 维的大型稀疏矩阵,x 是 m 维的稠密向量。 我的
这种使用 Javascript 中的稀疏数组特性的新排序算法是接近 O(n) 复杂度的候选算法吗?
这是新算法的实现: // // 潜水排序 // // 在 Javascript 中使用稀疏数组特性 // // 变量 N = 10000; 变种精度= 7; var = []; 变量 b = []; var a_sparse = []...
我有一个三对角矩阵,想用 Thomas 算法求逆。下面是我的代码 当我运行它时,我得到了一个三对角线的逆。当我使用“np.lin ...
假设 X 是一个大小为 (N, d) 的 Numpy 数组。我想计算一个 N-by-``N` 矩阵 A[i,j] = S[i,j] * numpy.dot(X[i,:], X[j,:]), 其中 S 是一个稀疏数组,其中包含一些非零条目。我当然...
为什么 HackerRank 的示例测试用例在我代码中的 Ruby #tally 方法中抛出 NoMethodError?
我试图用 Ruby 解决这个 HackerRank 稀疏数组问题。 我想在 string_list 数组上使用 #tally 来创建键的散列及其出现次数。我检查过...
如何将 Eigen::Matrix 转换为 Eigen::SparseMatrix? 我正在寻找一种更好的方法,而不是遍历密集矩阵
如何为 Scipy 的 csr_matrix 指定行名和列名?
我不知道这是否可能,这可能是一个幼稚的问题,但我怎样才能将 R 的 rownames() 和 colnames() 的等价物设置为 scipy.sparse.csr.csr_matrix ? 我看到 my_matrix.dtype.n...
MKL 将 CSR 格式转换为密集格式的例程 mkl_?dnscsr 已弃用。 文档说“使用来自英特尔® oneAPI 数学核心库 Inspector-ex 的矩阵操作例程...
从scikit learn的余弦相似度中获取top x最相似的样本
有没有办法从 cosine_similarity 函数中获得更小的尺寸?我有大约 60MB 的词向量稀疏矩阵,cosine_similarity 的 ndarray 非常大。我如何才能获得前 100 名
我有以下矩阵 a = sp.random(150, 150) x = np.random.normal(0, 1, 大小=(150, 20)) 我基本上想实现以下公式 我可以计算出内部差异...