前言 给定一个矩阵和一个字符串，如何从矩阵中寻找出这个字符串在矩阵中的路径？本文就跟大家分享下如何使用回溯法来解决这个问题，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...举例分析 现有一个矩阵（如下所示），有一个字符串bfce，我们需要从矩阵中找出这个字符串在矩阵中所连接起来的路径。...2,2 位置的元素是e，与目标值匹配，所有字符寻找完毕，该路径存在与矩阵中 保存每一步已找到元素在矩阵中的索引 [2,2]位置 [1,2]位置 [1,1]位置 [0,1]位置 最终路径为：[0][1]...、[1][1]、[1][2]、[2][2] 思路分析 通过上述举例，我们可以总结出下述思路： 寻找一个切入点，从第一个字符开始寻找其在矩阵中的位置 进入矩阵后，每一步都会有4个移动方向：下、上、右、左...实现代码 我们分析出思路后，接下来我们来看下实现代码，代码分为2部分： 主函数，用于参数规则判断、寻找切入点、返回找到的路径 寻找路径函数，用于在矩阵中寻找每一个字符 主函数 主函数接受2个参数：路径矩阵
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为
1、单位矩阵,随机矩阵,零矩阵和对角阵 2、产生5阶希尔伯特矩阵H和5阶帕斯卡矩阵P,且求其行列式的值Hh和Hp以及它们…… 结构数据和单元数据 2.8 稀疏矩阵 2.1 变量和数据操作 2.1.1 变量与赋值...1.变量命名 在MATLAB 7.0中,变量名是以字母开头, 后接字母、数字或下划线的字符…… 这在 MATLAB中可利用norm函数实现,p缺省时为p=2。...第 3 章 MATLAB在高等数学中的应用 格式:n=norm(A) 功能:计算矩阵A的最大奇异值,相当于n=max(svd(A)…… 子数组的寻访和赋值 MATLAB的数值、变量与表达式 MATLAB...matlab 实现一维实值 x 的自相关矩阵 Rxx … 用matlab 求矩阵的特征值和特征向量 我要计算的矩阵: 1 1/3 1/5 … 在 MATLAB 中,eig 用途:Find eigenvalues...2 程序…… 稀疏矩阵 2.1 变量和数据操作 2.1.1 变量与赋值 1.变量命名 .在MATLAB 7.0中,变量名是以字母开头, 中 变量名是以字母开头, 后接字母、数字或下划线的…… Broy
4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储 矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。 稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。...稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 e....row_ptr[i]表示第i行的元素在col_indices和elements数组中的起始位置，而row_ptr[i+1] - row_ptr[i]表示第i行的非零元素个数。...row_ptr 数组的每个元素表示对应行的非零元素在 elements 数组中的起始位置，通过累加非零元素的个数来计算每行的结束位置。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1、Matlab中求矩阵的秩 >> a = rand(6) a = 0.8147 0.2785 0.9572 0.7922 0.6787 0.7060 0.9058 0.5469 0.4854 0.9595...0.1576 0.4218 0.8491 0.6555 0.0971 0.0975 0.9706 0.9157 0.9340 0.1712 0.8235 >> r = rank(a) r = 6 2、Matlab...中求矩阵的迹 >> m = magic(8) m = 64 2 3 61 60 6 7 57 9 55 54 12 13 51 50 16 17 47 46 20 21 43 42 24 40 26 27
引言在单细胞转录组分析中，偶尔会出现电脑内存有限等情况，无法直接读取所有数据，这种时候可以考虑分析部分数据。...print("cell_ID_len : " + str(rna_count.shape[1])) ### 获取表达矩阵细胞数# 重新写出 DataFrame 为 10X 格式的 sparse matrix...下面是用到的库。...numpy==1.24.3pandas==2.0.1scipy==1.11.4结论总而言之但是读进去了，但是也是真慢啊...引用python 和 R 写出表达矩阵为稀疏矩阵 matrix.mtx.gz...的方法-CSDN 博客「单细胞转录组系列」如何从稀疏矩阵中提取部分数据进行分析_单细胞稀疏矩阵-CSDN 博客
4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储 矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 e....压缩稀疏行（Compressed Sparse Row，CSR）矩阵 【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR） f....它包含三个主要数组： 列指针数组（Column Pointer Array）：该数组的长度为矩阵的列数加一（cols+1），每个元素存储对应列中第一个非零元素在元素数组中的索引位置。...通过这种方式，CSC格式将稀疏矩阵的非零元素按列进行存储，并通过列指针数组和行索引数组提供了对非零元素在矩阵中位置的快速访问。
紊乱残基，分析蛋白结构的时候，经常遇见的一个点，以前的，我觉得蛋白结构就是结构，唯一的稳定的，直到我亲眼遇到了几个坑。...好吧开始 用的biopython，编程语言还是python 直接代码： 我懒得排版，你们就简单看 拿个蛋白：1h10 ?...大致看来没什么区别，在cartoon显示中，假如出现什么值得注意的地方，那事情就有点难办了 #建造一个mmcif解析器 from Bio.PDB.MMCIFParser import MMCIFParser...parser = MMCIFParser() #结构输入 structure = parser.get_structure('1h10', '1h10.cif') #简单看下 structure #看下这个实例能做什么...dir(structure) #这个结构只有一个model，不是nmr结构，只有A链一条链，残基总共357个 #（水，ligand也算残基（biopython说法应该是异质残基）） len(structure
>> axis([0 2*pi -0.9 0.9]) 图 5.1.3 使用了图形修饰的 plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.3 图形的比较显示 在一般默认的情况下,MATLAB 每次使用 plot …...… MATLAB中subplot的用法_军事/政治_人文社科_专业资料。...介绍了matlab软件中关于peaks函数的命令及用法。...matlab 中 m_map 地图工具包的使用 m_… 标签: set| matlab| get和set的用法-matlab中_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。...matlab中get和set的用法 关于matlab 中 get 和 set 的用法 求极值点我…… Matlab中下标,斜体,及希腊字母的使用方法_计算机软件及应用_IT/计算机_… Matlab中下标
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...方法一：使用inv()函数求矩阵的逆 第一步：打开matlab之后，在命令行窗口中输入a=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9]，新建一个a方矩阵，如下图所示： 第二步：在命令行窗口中输入inv...(a)，按回车键，可以看到得到了矩阵的逆，如下图所示： 注意：a矩阵可逆的条件是非奇异 方法二：使用a^-1格式求矩阵的逆 第一步：在命令行窗口中输入a^-1，按回车键，可以得到矩阵的逆，如下图所示
————在python中导出矩阵至matlab———— 如果矩阵是mxn维的。...(‘dev_ivector.csv’) ###csv格式其实就内定了结构体 如果矩阵是(n,)这种格式。...= False) ————在matlab中导出矩阵至python———— matlab里面得到矩阵后可以直接从工作区变量处保存为.mat文件。...假如有俩个矩阵score,score1 save(‘score.mat’,’score’,’score1′) 在python中 import scipy.io matlab_data = scipy.io.loadmat...) #3 以上这篇matlab、python中矩阵的互相导入导出方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
教程概述 本教程分为5部分;分别为: 稀疏矩阵 稀疏的问题 机器学习中的稀疏矩阵 处理稀疏矩阵 在Python中稀疏矩阵 稀疏矩阵 稀疏矩阵是一个几乎由零值组成的矩阵。...稀疏的问题 稀疏矩阵会导致空间复杂度和时间复杂度的问题。 空间复杂度 非常大的矩阵需要大量的内存，而我们想要处理的一些非常大的矩阵是稀疏的。...一个非常大的矩阵的例子是，因为它太大而不能存储在内存中，这是一个显示从一个网站到另一个网站的链接的链接矩阵。...处理稀疏矩阵 表示和处理稀疏矩阵的解决方案是使用另一个数据结构来表示稀疏数据。 零值可以被忽略，只有在稀疏矩阵中的数据或非零值需要被存储或执行。...在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具，以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。...，在MATLAB中包含与、或、非、异或4种基本的逻辑运算。...find:找出向量或矩阵中非零元素的位置标识 在许多情况下，都需要对矩阵中符合某一特定条件的元素的位置进行定位，如将某一矩阵中为零的元素设为1等。...[i,j]=find(A) 此函数返回矩阵A的非零元素的行和列的表示，其中i代表行标而j代表列标。此函数经常用在稀疏矩阵中。在多维矩阵中通常将第一维用i表示，将其余各维作为第二维，用j表示。 ?...(A)如果是数据矩阵，如稀疏矩阵、双精度矩阵、复数矩阵等，此函数返回逻辑“真"，反之，如果A是字符串、结构体矩阵等，则返回逻辑“假” 其他逻辑函数 issparse 判断是否为稀疏矩阵 isstr 判断是否为字符串
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按键
Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...稠密索引和稀疏索引其实就是空间和时间的trade-off。在数据量巨大时，为每条数据都建立索引也会耗费大量空间，所以稀疏索引在特定场景非常好用。以下举两个例子。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中，MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中，用了下面一幅图来说明。 ?...ClickHouse MergeTree引擎表中，每个part的数据大致以下面的结构存储。
4、再看一下数据集接口方式的，比如yelp：dgl.data.yelp.YelpDataset yelp中以读取了coo格式的npz文件： 看一下scipy.sparse...._matrix_io.load_npz为什么可以返回coo格式的矩阵。 注意，不要被这里的coo_adj名字骗了哦，哈哈，原因详见后面【代码验证】部分。...将矩阵转为了图g。...documentation 对于formats这个函数： 如果 formats 为 None，则返回稀疏格式的使用状态；否则，可以是'coo'/'csr'/'csc'或它们的子列表，指定要使用的稀疏格式...matrix_format确实是稀疏矩阵格式的名称： 但这里有个坑，通过debug可以发现，在yelp中虽然变量名叫coo_adj，但实际是csr格式的！
在模型中使用稀疏性在计算效率方面具有非常高的潜在回报，我们仅仅触及皮毛。 稀疏性（Sparsity），指的是模型具有非常大的容量，但只有模型的用于给定的任务、样本或标记的某些部分被激活。...完全注意力模型可以看作是一个完全图 ETC：在 Transformer 中编码长的结构化输入 ETC（Extended Transformer Construction），是一种扩展 Transformer...ETC 模型对长输入的扩展注意力机制的说明 Big Bird: 用于更长序列的 Transformer BigBird，是将 ETC 扩展到更一般的场景的另一种稀疏注意力机制，在这些场景中，源数据中存在的关于结构的必备领域知识可能无法获得...全局标记作为信息流的管道，证明了使用全局标记的稀疏注意力机制可以和全注意模型一样强大。 稀疏注意力模型的高效实现 大规模采用稀疏注意力的一个主要障碍，是稀疏操作在现代硬件中效率相当低。...首先“阻塞（blockify）”注意力机制，以更好地利用 GPU/TPU，它们被设计为在块上运行。 然后，通过一系列简单的矩阵运算，如重塑、滚动和聚集，将稀疏注意机制计算转化为密集的张量积。
4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储 矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。 稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。...针对稀疏矩阵，通常采用特定的数据结构来进行压缩存储，以减少存储空间的占用。 ...Triple 结构体表示稀疏矩阵的非零元素，包含三个字段：row 表示行号，col 表示列号，value 表示元素的值。...TripletTable 结构体用于存储稀疏矩阵的数据，包含一个 data 数组用于存储非零元素的 Triple 结构体，以及 rows、cols 和 length 字段分别表示矩阵的行数、列数和非零元素的数量
稀疏索引的使用场景 稀疏索引最常见的使用场景是对可选字段进行索引。例如，某个文档包含了一个可选的“phone”字段，但并非所有文档都包含该字段。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...由于稀疏索引不对缺失特定字段的文档进行索引，因此在查询时可以避免查询无用的文档，从而减少查询时间。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能： 稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率，但是在某些情况下可能会影响查询性能。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录 问题复现 原因分析 解决方案 碎碎念 问题复现 创建一个COO格式的稀疏矩阵...其中，active_bytes.all.current 表示当前正在使用的所有活跃内存总量。在输出中，这个值为 8598454272 字节，约等于 8192 MB。...reserved_bytes.all.current 表示当前已保留的所有内存总量。在输出中，这个值为 14250147840 字节，约等于 13595 MB。...总的来说，保留的所有内存总量是由系统根据实时的内存使用情况和策略进行动态调整和触发的。它的目的是优化内存的分配和释放，以提高系统的性能和稳定性。...比如以下这个连续创建矩阵的，那么在创建第二个矩阵的时候，就不会再去申请新的内存，而是会放在保留内存里。
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