我正在嘗試採用稀疏矩陣及其轉置的點乘積。我正在使用scipy.sparse庫並發現結果不正確。見下： import numpy as np
import scipy.sparse
#Define the dense matrix
matrix_dense = np.zeros([100000,10])
for i in range(10):
i_0 = i*10000
我有一個場景，其中有一個數據框和詞彙表文件，我嘗試適合數據框字符串列。我正在使用scikit learn countVectorizer生成一個稀疏矩陣。我需要獲取稀疏矩陣的輸出並將其與數據幀中的相應行的數據幀合併。 代碼： - from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
docs = ["You can catch m
向量加法廣播我想密集VectorXf添加到SparseMatrix，我知道我能爲密矩陣做矩陣+矢量容易，like this Eigen::MatrixXf mat(2,4);
Eigen::VectorXf v(2);
mat << 1, 2, 6, 9,
3, 1, 7, 2;
v << 0,
1;
//add v to ea
（Python） 任何人都可以請建議最簡單和最快的方式來填充一個csr矩陣A與另一個csr矩陣B的列的值是大小400k * 800k。 我的失敗的嘗試： #x is a list of size 500 which contains the column numbers needed from B
A=sparse.csr_matrix((400000,500))
for i in rang
當A是tf.SparseTensor且b是tf.Variable時，如何在張量流中實現以下內容？ A = np.arange(5**2).reshape((5,5))
b = np.array([1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0])
C = A * b
如果我嘗試相同的記法，我得到InvalidArgumentError：提供的索引超出界限w.r.t.密集的一面與廣播形狀。
我需要更新稀疏矩陣中的某些列，但操作時間過長，以至於無法完成。 我有一個少於3M行和1500列左右的稀疏矩陣。我也有一個相同數量的行的數據框，但只有10列。我想用data.frame中的值更新矩陣中的某些列索引。 我用正常矩陣做這件事沒有問題，但是當用稀疏矩陣嘗試它時，甚至需要一個單獨的列。 以下是我正在使用的代碼，需要更改哪些內容纔能有效運行？ library(Matrix)
x <- Ma