sparse-matrix

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import numpy as np import scipy as sc from sklearn.preprocessing import normalize import scipy.sparse as sp import numpy import numpy as np import scipy.sparse as sp def func1(A,c,eps,maxit

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使用numpy高效地測試矩陣行和列

我試圖刪除第i行和第i列，當行i 和第i列包含全0時。例如，在這種情況下，我們可以看到第0行全爲零，第0列全爲零，因此行和第0列被刪除。與行列對2和4相同。行1全是0，但列1不是這樣都不會被刪除。 [0,0,0,0,0] [0,1,0,1,0] [0,0,0,0,0] [0,0,0,0,0] [0,0,0,0,0] 將成爲 [1,1] [0,0] 又如： [0,0,1,0,0,1

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numpy稀疏矩陣的中位數

獲取python中的sparse.csr_matrix矩陣的中值（沿着行和列）的最佳方法是什麼？ PS：本webpage可是沒有中位數

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spdiags（）如預期工作在Python

在Matlab中/八度音功能不是，spdiags([-8037.500 50.000 -12.500], 0:2, 1, 51)給出以下輸出： (1, 1) -> -8037.5 (1, 2) -> 50 (1, 3) -> -12.500 然而，當我使用在Python下面，它不會產生類似的結果作爲在Matlab /八度： Python的spdiags()產生下面的輸出，這是在缺少一

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寫入和讀取tfrecord文件中的SparseTensor

可以優雅地做到這一點嗎？現在我唯一能想到的就是將SparseTensor的索引（tf.int64），值（tf.float32）和形狀（tf.int64）保存在3個獨立的功能中（前兩個是VarLenFeature最後一個是FixedLenFeature）。這看起來很麻煩。任何意見是讚賞！更新1 下面我的回答是不適合用於構建計算圖（B/C稀疏張量中的內容經由sess.run（）中，如果調用花費了

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矩陣包中的提取速度與常規矩陣類相比非常緩慢

這是一個使用Matrix package與常規類比較大型矩陣（稀疏和密集）的行提取的示例。對於稠密矩陣速度爲基類matrix快幾乎395倍： library(Matrix) library(microbenchmark) ## row extraction in dense matrices D1<-matrix(rnorm(2000^2), 2000, 2000) D2<-Matri

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如何將塊壓縮行轉換爲密集矩陣？

我很有趣創建一個類用於存儲稀疏矩陣塊壓縮稀疏行格式這種存儲方法包括將矩陣細分爲尺寸爲sz*sz的方塊並將該塊存儲在向量BA中，在這裏您可以找到大多數信息關於link 基本矩陣是使用4矢量存儲： BA包含存儲在自頂向下的子矩陣（塊）的元素左向右的順序（在尺寸2x2的圖片的第一個塊是11,12,0,22） AN包含矢量BA的每一種起始塊的索引（在pictur情況下，塊大小爲2x2使其包含1,5 .

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優化與numpy的sparsey陣列

我有一個緩慢的numpy的操作掙扎，使用Python 3 的操作，我有以下操作： np.sum(np.log(X.T * b + a).T, 1) 其中 (30000,1000) = X.shape (1000,1) = b.shape (1000,1) = a.shape 我的問題這個操作很慢（大約1.5秒），並且它在一個循環內，所以它重複了大約100次，這使得我的代碼的運行時間非常

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什麼是Python函數scipy.sparse.bmat的R等價物？

是否有Python的函數scipy.sparse.bmat的R等價物？

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SKLearn感知器在稀疏和密集時行爲不同

感知器在給定密集格式的矩陣時，與給出稀疏格式的相同矩陣相比，給出了不同的結果。我認爲這可能是一個混亂的問題，所以我使用cross_validate從sklearn.model_selection運行交叉驗證，但沒有運氣。討論了一個類似的問題here。但是有一些理由。這裏有任何理由嗎？僅供參考，我使用感知與參數是： penalty='l2', alpha=0.0001, fit_intercep