sparse-matrix

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    R - 如何重新加載函數（或更改包優先級）

    我正在使用Matrix庫來處理稀疏矩陣。偶爾，我需要運行一個使用Bioconductor軟件包的函數，它依賴於S4Vectors庫。不幸的是，Matrix中的「colSums」函數與S4Vectors中的「colSums」函數衝突。因此，當我運行這個函數時，它會打破我的「colSums」函數，這真的很煩人。 我知道有這個問題，有兩種常用的解決方案： 1）根據Bioconductor的包加載矩陣庫前
    r matrix sparse-matrix s4 bioconductor 2017-06-16

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    真正縮放在Cusp中稀疏矩陣矢量乘法？

    在尖點，還有一個乘法來計算SPMV（稀疏矩陣向量乘法），其採用一降低和一個結合：對於任何矩陣 template <typename LinearOperator, typename MatrixOrVector1, typename MatrixOrVector2, typename UnaryFunction, typename Binar
    cuda gpu sparse-matrix matrix-multiplication cusp 2017-06-19

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    Scipy稀疏矩陣求冪：a ** 16比a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a *

    我正在做一個簡單的稀疏矩陣求冪，a**16，使用scipy-0.17。 （注意，而不是單元乘法）。但是，在我的機器上（運行Debian stable和Ubuntu LTS），這比使用for循環或執行像a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a這樣的傻事慢了十倍。這沒有意義，所以我認爲我做錯了什麼，但是什麼？ import scipy.sparse from time impo
    python scipy sparse-matrix 2017-06-19

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    關聯規則

    我想從一個數據集的文本字段計算的關聯規則，如使用Python下面之一： ID fav_breakfast 1 I like to eat eggs and bacon for breakfast. 2 Bacon, bacon, bacon! 3 I love pancakes, but only if they have extra syrup! 4 Waffles and bacon.
    python-3.x sparse-matrix text-mining apriori market-basket-analysis 2017-06-19

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    修改稀疏矩陣時出現意外行爲

    我有一個稀疏矩陣M和一個數組a我想將M加1的位置。此數組a可能包含重複項，並且每當a中的元素爲n次時，我想將n添加到M中的對應位置。我這樣做的方式如下： from scipy import sparse as sp M = sp.csr_matrix((3, 4), dtype=float) M[[0,0,0,0,0], [0,1,0,1,0]] += 1 但是當我運行此，M[0,0]僅增
    python scipy sparse-matrix 2017-06-20

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    「dgTMatrix」的行/列重新縮放範圍

    我目前正在研究需要乘以某些稀疏矩陣的項目。 在R和Matrix包中工作我通過像「Diagonal」或簡單的「Matrix」等命令創建矩陣，例如， A <- Diagonal(10) B <- kronecker(Matrix(diag(10)),t((rep(1,10)))) C <- A%*%B 矩陣A是dgTMatrix類的而矩陣B是ddiMatrix類的。 有什麼辦法可以加速乘法
    r matrix sparse-matrix matrix-multiplication 2017-06-21

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    Eigen填充稀疏行與三元組的主矩陣

    我想填補一個稀疏RowMajor矩陣。遵循指南，我使用三元組方法： Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::RowMajor> data_matrix(rows, cols); .... void get_data(const char *dir_name, std::vector<T> tripletList, Eigen::SparseMatrix<doub
    c++ sparse-matrix eigen 2017-06-21

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    在Tensorflow函數中使用稀疏矩陣參數

    我是Tensorflow的新手。我正在嘗試在使用Tensorflow的python中編寫一個函數，該函數在稀疏矩陣輸入上運行。通常我會定義一個tensorflow佔位符，但顯然沒有稀疏矩陣的佔位符。 定義一個在tensorflow中對稀疏數據進行操作並將值傳遞給它的函數的正確方法是什麼？ 具體而言，我試圖重寫一個多層感知器的基本例子，在這裏找到https://github.com/aymericd
    python tensorflow sparse-matrix 2017-06-23

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    混洗時的分段錯誤csr_matrix

    我有一個形狀爲csr_matrix（40000000，1600000）。我用下面的方法來洗牌這個矩陣： index = np.arange(np.shape(csr_matrix)[0]) np.random.shuffle(index) csr_matrix_new = csr_matrix[index, :] 但得到的錯誤「段錯誤」。 我已經在小型csr_matrix上測試過這種洗牌方法，它工
    python segmentation-fault sparse-matrix shuffle 2017-06-23

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    當我使用兩個似乎相同的稀疏矩陣創建Jaccard相似度矩陣時，爲什麼會得到兩個不同的表現

    當我嘗試使用text2vec包中的sim2（）創建Jaccard相似度矩陣時，我對一個奇怪的性能問題感到困惑。 我有一個稀疏矩陣[210,000 x 500]，爲此我想獲得Jaccard相似矩陣，如上所述。 當我直接嘗試使用矩陣在SIM2的功能，它需要在30分鐘內culminutes錯誤消息 這是R腳本，我用： library(text2vec) JaccSim <- sim2(my_spars
    r sparse-matrix similarity text2vec 2017-06-23
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