sparse-array

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爲什麼Julia中沒有多維稀疏矩陣/數組？爲什麼我們只能有二維稀疏矩陣，而不是三維稀疏矩陣（或數組）？

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我有一個稀疏矩陣A和列向量， In[1]: A Out[1]: <256x256 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>' with 512 stored elements (blocksize = 2x2) in Block Sparse Row format> In[2]: len(a) Out[2]: 70 我將寫一個子矩陣。

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如何稀疏陣列從一個HashMap的區別的Java

在我的Android 應用我已經在許多情況下使用哈希映射。我被要求使用稀疏陣列關於應用程序的性能。那麼，如何稀疏數組從HashMap的區別的Java，什麼是稀疏陣列上的HashMap的優勢。謝謝。

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如何按升序創建鏈接列表

我給出了一個名爲「head」的稀疏數組，它是一個具有索引和值的二維數組。因此，像：（3，100）（6200）（8100）我要插入的節點（值，指數）爲以升序此稀疏陣列。所以，如果我給（2 100），列表看起來應該像：（2，100）（3100）（6200）（8100）同樣的，如果我給（4200），它應該返回（ 3100）（4200）（6200）（8100）條件1：如果指數是相同的，那麼我必

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Matlab的：每一行或列

例如的第一非零元素， A = [ -1 0 -2 0 0 2 8 0 1 0 0 0 3 0 -2 0 -3 2 0 0 1 2 0 0 -4]; 如何可以獲得每一行的第一非零元素的向量？

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熊貓稀疏數據幀在磁盤上比密版本

大我發現，當保存到磁盤比密集版本數據幀的稀疏版本實際上要大得多。我究竟做錯了什麼？ test = pd.DataFrame(ones((4,4000))) test.ix[:,:] = nan test.ix[0,0] = 47 test.to_hdf('test3', 'df') test.to_sparse(fill_value=nan).to_hdf('test4', 'df')

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如何使用SparseArray作爲Adapter的源代碼？

我有一個稀疏的值的數組，我想填充在微調，當項目被選中，我想獲得id（這是從稀疏數組中的關鍵）。從SparseArray創建適配器的首選方式是什麼？是否有可能繼承像BaseAdapter或ListAdapter現有的適配器所以項目將有一個從SparseArray作爲項目ID的密鑰？不知道如何實現上述，我想創建一個簡單的ArrayAdapter實例，並將其作爲源的SparseArray中的值，當

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查找在表中重複超過兩次的值

我正在嘗試在SQL中執行「...有count（ID）> 2 ...」的內容...「我想要查找這些值在重複兩次以上的數據幀的兩列子集中的列。功能table給了我稀疏矩陣，我不知道如何操縱其結果到我想要的。對於矩陣，rowSums會找到我的總數，但我希望與標識符相關的總數。數據集mtcars更清楚地表示我的意思。 x <- head(table(mtcars$hp, mtcars$disp), 2

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稀疏陣列壓縮

我有一個稀疏陣列a（主要是零）： unsigned char a[1000000]; ，我想使用SIMD指令，以創建索引的陣列b到的a非零元素在採用AVX2的英特爾x64架構上。我正在尋找提示如何有效地做到這一點。具體來說，SIMD指令是否有連續排列的SIMD寄存器中的連續非零元素的位置？

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在Python/Cython中的快速n維稀疏數組

我有一個應用程序涉及非常稀疏的大型n維數組。 scipy.sparse有一個有用的'矢量化獲取和設置'功能，因此可以使用Cython快速填充稀疏矩陣。當然，scipy軟件包不能處理n維。我發現有兩個軟件包可以在python sparray和ndsparse中執行n維稀疏數組。但是，它似乎沒有矢量化獲取和設置功能。所以我需要兩種： Python包用於n維數組與矢量get和set或稀疏陣列，我可