0,1,0],[0,0,0]])(1, 1) 1
(1, 1) 1 看起来还是很稀疏... 问:当我们按原样传递稀疏矩阵作为参数时，np.asarray返回的是哪种对象？免责声明:我知道我可以使用.t
浏览 11提问于2020-12-02得票数 2
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我试着用Kaggle竞争来学习自然语言处理，但是当我用sklearn计算稀疏矩阵的乘积时，我遇到了一个问题(内存错误)。s1，s2：带文本的pandas.Series。mul_sparse_matrix(self, other) 510 indptr = np.asarray实际上，cat /proc/meminfo在执行时
浏览 0提问于2019-02-10得票数 0
我编写了一个mex代码，它从matlab代码中向C代码发送一个标量和一个矩阵。它与较小的矩阵很好地工作。但是，当我试图传递大的稀疏矩阵(大小为8448x3264)时，matlab崩溃时有以下错误：[rows cols values] = f
浏览 10提问于2015-02-09得票数 0
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我无法在matlab中完成完整的旋转。假设我有一些不稀疏的矩阵：当我试图在matlab中使用lu命令时，它不喜欢它，因为它并不稀疏：
对于稀疏非空A，L，U，P，Q= lu(A)，返回单位下三角矩阵L，上三角矩阵U，行置换矩阵P，列重
浏览 5提问于2017-11-29得票数 1
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从NumPy文档来看，NumPy似乎只能计算完整的SVD (numpy.linalg.svd)，而SciPy有完全满足我需要的方法(scipy.sparse.linalg.svds)，但是使用稀疏矩阵，到目前为止，我一直在SciPy svds上直接使用A，但是文档阻止将ndarrays传递给这些方法。
是否有一种方法可以使用接受ndarray对象的方法来执行此任务？
浏览 6提问于2017-02-18得票数 2
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SuperLU中的SLU_SC被定义为“超节点，按列排列”。这通常是在稀疏矩阵上运行SuperLU的结果。
我想检查这个矩阵，而不是求解向量，所以CSR / COO格式会很好。有什么关于如何做的建议吗？
浏览 0提问于2015-03-14得票数 1
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稀疏矩阵商的确定
、、、、
我希望在python2.7中划分两个稀疏矩阵，本质上是k = numerator / denominator，其结果是sp.csr_matrix类型的稀疏矩阵。K本身的计算是这样做会返回警告：warn('spl
浏览 1提问于2016-10-14得票数 0
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1回答
关于稀疏矩阵
、、、
我试图对一组数据点进行聚类，这些数据点表示为稀疏的枕矩阵，即， <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'> (0, 420) 0.621222153695 (0, 124) 0.442688836467 File "/
浏览 0提问于2013-11-14得票数 0
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我有一个正常的前馈网络，它产生一个向量，v的元素随后被用作稀疏矩阵M的非零项(假设坐标是预先定义的)。然后将稀疏矩阵乘以稠密向量，并在结果标量上定义损失。我想要向后传播损失w.r.t。网络的权重，这就需要遍历稀疏矩阵。
AttributeError: Sp
浏览 4提问于2017-02-03得票数 0
我需要存储许多矩阵，然后通过检索添加的最后一个矩阵和前一个矩阵来比较其中的一些矩阵。我使用以下方法创建这些矩阵：我的矩阵只有0，1s和2s。我想根据每个职位的值比较矩阵。在我的例子中，两个矩阵是不同的，只要至少一个位置有不同的值。每个矩阵都是根据通过反应检测到的元素来创建的。没有移动的元素是2s，添加的元素是1s，没有任何内容的元素是0。存储的<e
浏览 5提问于2015-07-22得票数 0
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我在我的X_train上应用了CountVectorizer()，它返回了一个稀疏矩阵。 通常，如果我们想标准化稀疏矩阵，我们会传入with_mean=False参数。scaler = StandardScaler(with_mean=False)
X_train = scaler.fit_transform() 但在我的例子中，在我的X_train上应用了CountVectorizer现在我的数据不是稀疏<
浏览 10提问于2019-03-07得票数 2
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我想加载有符号(加权)图的CSV或文本文件，并创建邻接矩阵。CSV文件包含名为"FromNodeId“、"ToNodeId”和"Sign“的三列。请给我推荐一种创建邻接矩阵的方法。
浏览 16提问于2018-09-08得票数 2
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尝试在矩阵中使用numpy高级索引- import numpy as npv[np.asarray([0,1,2])[:,np.newaxis], np.asarray([0,1,2])]v[np.asarray([0,1,2])[:,np.newaxis], np.asarrayv[<e
浏览 16提问于2019-11-08得票数 0
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当我在对象上调用dir时，为什么一些对象方法/属性没有显示出来？示例：e = sparse.eye(2)返回False。但是调用e.H工作得很好(返回另一个稀疏矩阵对象)。为什么会这样，我如何才能看到这些隐藏的属性？
我使用的是Python 3.5.1。
浏览 2提问于2016-03-25得票数 3
我刚刚读了Bloch的Effective Java，在泛型一章中有一节谈到了“标识函数”。Bloch只是假设我知道它是什么，但在他用来说明它的实现中，它与身份或身份无关。
我在维基百科上查看了一下：，但对它的纯理论描述也没有告诉我它与身份有什么关系。我在谷歌上搜索过，有些人将.equals()和.hashCode()方法称为标识函数，这有点道理，但当然，它们的实现与Bloch的方法完全不同，后者原封不动地返回输入参数。这和身份有什么关
浏览 29提问于2014-11-14得票数 2
设置import numpy as npmatrix[:, 3]
# Output:
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
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如果我有一个1000乘以1000的方阵，Lapack能计算出这个矩阵的特征向量和特征值吗？如果可以，需要多长时间？10,000×10,000矩阵，甚至是1,000,000×1,000,000矩阵的情况又如何呢？
请注意，这些将是主要由0填充的稀疏矩阵(矩阵将是表示社交网络的图)。Lapack中是否有处理稀疏矩阵的特殊过程？我看到了Arpack的建议。但是，这是否允许计算非常大的矩阵？
浏览 13提问于2010-07-21得票数 13
我想用sklearn计算机实现一个客户转换器，例如sklearn.base.SimpleImputer。 输出应该是数据帧， 我有以下代码，但不确定这是否正确 class DFSimpleImputer(TransformerMixin):
self.imp = SimpleImputer(*args, **kwargs)
self.imp.fit(X)
def transform(se
浏览 40提问于2019-08-29得票数 0
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这个矩阵肯定是稀疏的，S有M^2-M非零项，我的块矩阵将有N(M^2-M) out (NM)^2或关于1/N%非零条目，但是我将把它添加到另一个NMxNM矩阵中，而我并不期望它是稀疏的。，既然我要把我的块矩阵添加到一个完整的矩阵中，那么用“稀疏”的方式来写我的代码会有什么速度上的提高吗？我不停地重复，但我的想法是:即使我的代码将S转化为稀疏块矩阵的效率不是很高，当我告诉它将一个完整的和<e
浏览 9提问于2015-11-02得票数 3
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