基于组分配将数据帧转换为稀疏矩阵(如果在组中，则为1；如果不在组中，则为0)
基于组分配将数据帧转换为稀疏矩阵是一种数据处理技术，用于将数据帧中的信息转换为稀疏矩阵的形式。在这种转换中，如果数据帧中的元素属于某个组，则在稀疏矩阵中对应的位置标记为1；如果不属于该组，则标记为0。
这种转换技术在数据处理和分析中具有一定的优势和应用场景。首先，通过将数据帧转换为稀疏矩阵，可以减少存储空间的占用，尤其是在数据帧中存在大量稀疏性（即大部分元素为0）的情况下。稀疏矩阵只存储非零元素的位置和值，可以大幅节省存储空间。
其次，稀疏矩阵的转换也有助于提高数据处理和计算的效率。由于稀疏矩阵中大部分元素为0，可以利用这种特性进行优化，避免对无效数据进行处理，从而加快计算速度。
在实际应用中，基于组分配将数据帧转换为稀疏矩阵可以应用于各种领域，例如图像处理、自然语言处理、推荐系统等。在图像处理中，可以将像素点的位置和灰度值转换为稀疏矩阵，以便进行图像压缩和特征提取。在自然语言处理中，可以将文本中的词语转换为稀疏矩阵，用于文本分类和情感分析等任务。在推荐系统中，可以将用户对物品的评分转换为稀疏矩阵，用于推荐算法的建模和预测。
对于腾讯云的相关产品和服务，可以推荐使用腾讯云的云原生数据库TencentDB、云服务器CVM、云存储COS等产品来支持基于组分配将数据帧转换为稀疏矩阵的应用。具体产品介绍和链接如下：
- 腾讯云原生数据库TencentDB：提供高性能、高可用的数据库服务，支持多种数据库引擎和数据模型，适用于存储和处理稀疏矩阵数据。详细信息请参考：腾讯云原生数据库TencentDB
- 腾讯云云服务器CVM：提供弹性、可靠的云服务器实例，可用于数据处理和计算任务。详细信息请参考：腾讯云云服务器CVM
- 腾讯云云存储COS：提供安全、可扩展的对象存储服务，适用于存储和管理稀疏矩阵数据。详细信息请参考：腾讯云云存储COS
通过使用以上腾讯云的产品，可以构建稳定、高效的基于组分配将数据帧转换为稀疏矩阵的应用系统。
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1回答
我必须构建一个函数，它先按行排序矩阵，然后按列排序，反之亦然，保留矩阵内部的值。矩阵是一个很大的矩阵，所以我使用的算法必须是nlogn算法。
我的结构如下：
typedef struct{
unsigned int line, column;
float value;}Matrix;
Matrix matrix[size_of_matrix*size_of_matrix];
static int numb_of_matrix; /*Whenever I ask the user to insert values to the matrix, I increase this number to
浏览 2提问于2018-04-25得票数 1
我需要创建一个矩阵，它包含80000行和80000列。但是，在阅读了Rblogger之后，我了解到，矩阵中的元素数不能超过2^31 - 1。为了避免这个问题，我的特殊算法是使用数据帧而不是矩阵。是否有一种方法可以创建一个维度为80000 x 80000的空数据帧，而无需首先创建一个矩阵，然后使用data.frame as.data.frame将其转换成一个as.data.frame，如下所示？
myMatrix <- matrix(0, ncol = 40, nrow = 90)
myDataFrame <- as.data.frame(myMatrix)
浏览 2提问于2015-06-06得票数 9
我正在尝试使用A^TA计算cuSparse。A是一个大但稀疏的矩阵。基于使用的适当函数是cusparseDcsrgemm2。然而，这是少数几个不支持输入矩阵可选内置转置的cuSparse操作之一。文件里有一行写着
只支持NN版本。对于其他模式，用户必须显式转换A或B。
问题是，我在cuSparse中找不到一个可以执行转置的函数。我知道我可以在CPU中转换，并将其复制到GPU，但这会减慢应用程序的速度。我是不是遗漏了什么？使用cuSparse计算A^TA的正确方法是什么？
浏览 1提问于2019-08-06得票数 1
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1回答
我有一个巨大的稀疏矩阵A，大小是两百万乘以一万。我想从这个矩阵中索引特定的1000行(索引)。
如果我这样做了
B= A(index，:)；
这需要一些时间。有没有更好的快速方法来高效地访问这个矩阵的行？
浏览 1提问于2014-03-05得票数 2
我想要将一个矩阵(非常稀疏，有数百万个零和几个其他数字)作为熊猫数据帧保存到.csv文件中，但是数据帧将0保存为0.0 (浮点数而不是整数)，因此文件变得非常大。所以我想将0.0保存为0，以减小输出.csv文件的大小。我正在尝试类似这样的东西： import pandas
table = [[0.88, 4], [0, 0.5]]
pd = pandas.DataFrame(table, columns = ['C1', 'C2'])
pd.to_csv('output.csv', index = False)
pd 并获得输出： C1
浏览 37提问于2020-07-24得票数 0
对于将R中稀疏矩阵中的所有行相加的简单任务，Matrix::rowSums()做了很好的工作：
library(Matrix)
m <- rsparsematrix(10000, 5000, 0.1)
rsums <- Matrix::rowSums(m)
显然，这个函数可以通过逐行阻塞求和来并行化。外面有什么选择？我似乎找不到任何东西。
为设定基准做好准备..。
library(rbenchmark)
benchmark(
"Matrix::rowSums" = {
Matrix::rowSums(m)
浏览 1提问于2020-12-11得票数 0
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3回答
大型稀疏矩阵乘法
、、、、
我有一个非常大的稀疏矩阵，大小为180 3M(文本，30k * 3M)，其中只包含条目，不包含其他数据。我必须在上面做矩阵乘法，求逆和一些类似的线性代数运算。我试着用倍频程和简单的单线程C代码进行乘法，但是我40 my的系统RAM很快就用完了，然后我发现程序开始颠簸了。我还有没有别的选择？我不熟悉MathLab或任何其他可以帮助我做到这一点的矩阵操作库。
当我运行10行3 M的两个矩阵的简单矩阵乘法及其转置时，它给出了以下错误：
memory exhausted or requested size too large for range of Octave's index ty
浏览 1提问于2013-06-13得票数 7
4回答
最近我一直在研究矩阵，我开始学习稀疏矩阵，但我甚至不明白它们为什么会存在。稀疏矩阵的一些实际应用是什么？如果它们主要保存的都是0，那么它们有什么有用的功能吗？
浏览 0提问于2018-04-06得票数 1
2回答
我现在在处理稀疏矩阵，我必须比较稀疏矩阵乘法和全矩阵乘的计算时间。问题是稀疏矩阵计算比全矩阵计算慢。
我用压缩的行存储压缩我的矩阵，乘以2个矩阵非常耗时(循环四倍)，所以我想知道是否有更好的压缩格式更适合矩阵-矩阵操作(CRS非常方便矩阵向量计算)。
提前感谢！
浏览 6提问于2013-09-26得票数 4
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1回答
我在matlab中有一个20 millionx20million大小的稀疏矩阵。我想从这个矩阵中得到大约40000个特定的行。
如果我这样做了
new_data = data_original(index,:)
当index由我感兴趣的行组成时，它将永远占用时间。
我怎样才能高效地做这件事？
浏览 1提问于2014-04-06得票数 0
我有一个非常大的稀疏Numpy矩阵(类型为numpy.ndarray)。矩阵太大了，很可能必须存储在虚拟内存中。如何有效地将其转换为稀疏的枕木矩阵(来自scipy.sparse)(用于算术操作)？
下面是dok_matrix的直接转换，这可能是由于内存问题而失败的。将dok_matrix更改为csr_matrix会导致相同的内存问题。
In [1]: N=int(1e6)
In [2]: from scipy.sparse import dok_matrix
In [3]: import numpy as np
In [4]: mat=np.zeros((N,N))
In [5]: d
浏览 13提问于2022-08-19得票数 0
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1回答
论礼拜堂的稀疏性
、、、、
给定一个稠密域dom: domain(n);，其中n< 3，声明sps1: sparse subdomain(dom);产生一个稀疏子域sps1 of dom。使用sps1，通常的数组/矩阵切片是可能的。也就是说，给定一个矩阵A: [sps1]，可以取A的n维切片.然而，通常的矩阵运算transpose()是不适用的。
在另一个稀疏子域B:[sps2]上定义第二个矩阵sps2 = CSRDomain(dom)使一个人能够获取B的transpose()，但是将其切片到B中的能力就丧失了。
这两种能力似乎都是一个人应该始终能够获得的。是否有更好的方法来声明保留这两个域的稀疏子域？
浏览 0提问于2018-03-14得票数 3
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1回答
在scipy稀疏矩阵类型和普通numpy矩阵类型之间似乎存在一些差异
import scipy.sparse as sp
A = sp.dia_matrix(tri(3,4))
vec = array([1,2,3,4])
print A * vec #array([ 1., 3., 6.])
print A * (mat(vec).T) #matrix([[ 1.],
# [ 3.],
浏览 0提问于2013-05-30得票数 3
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1回答
在字符串上掩蔽一个双倍
、、、
这是MatLab的一个问题.我有两个矩阵，一个是一个(5x1倍)：
1
2
3
1
3
第二个矩阵是(5x3字符串)，空格不显示字符：
a
bc
def
g
hij
我试图得到一个输出，以便创建一个(5x1字符串)，并从矩阵2的每一行输出第n个值，其中n是矩阵1中的值。我不知道如何使用面具来处理更大的问题。我的目标矩阵将包括以下内容：
a
c
f
g
j
非常感谢您的帮助！
浏览 3提问于2015-02-11得票数 1
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我希望通过提供矩阵的维数m x n以及我期望的非零元素的数量来预先分配R中的稀疏矩阵(使用simple_triplet_matrix)。Matlab有函数"spalloc“(见下文)，但我在R中找不到对应的函数。有什么建议吗？
S= spalloc(m，n，nzmax)创建一个大小为m×n的全零稀疏矩阵S，该矩阵具有容纳nzmax非零的空间。
浏览 1提问于2015-05-30得票数 0
1回答
我想从MATLAB中向共享库传递一个稀疏矩阵，在那里执行一些操作(用C编写)，然后返回它。
我可以通过一个密集的矩阵和使用，相当容易。但是，我不知道如何从MATLAB将稀疏矩阵传递给共享库。我发现的都是关于MEX的事。
如果在MATLAB中给出稀疏矩阵格式的一些信息，用C语言进行转换，这是值得赞赏的。
提前谢谢。
浏览 1提问于2013-01-28得票数 3
我在python中使用稀疏矩阵得到了一个输出，我需要将这个稀疏矩阵存储在我的硬盘中，我该怎么做呢？如果我应该创建一个数据库，那么我应该怎么做？？这是我的代码：
import nltk
import cPickle
import numpy
from scipy.sparse import lil_matrix
from nltk.corpus import wordnet as wn
from nltk.corpus import brown
f = open('spmatrix.pkl','wb')
def markov(L):
count=0
浏览 1提问于2011-03-02得票数 9
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3回答
我必须创建一个比我的物理内存大得多的matlab矩阵，并且我想利用稀疏性。
这个矩阵真的很稀疏，比如说一个NxN矩阵中的N个元素，我的ram就足够了。我以这种方式创建矩阵：
A=sparse(zeros(N))；
但它会耗尽内存。你知道创建这个矩阵的正确方法吗？
浏览 1提问于2011-05-25得票数 3
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1回答
我计划使用HDF来存储一个非常大的矩阵，类似于1e6x1e6的浮动。
我需要成批地读取连续行或列的矩阵。
我的问题是，是构造/调整HDF文件以使速度最大化的最佳方式是什么？
以下几点：
我估计在我的系统上读/写HDF中未压缩的全部矩阵大约需要5个小时。这是合理的，但不合理地存储矩阵未压缩，因为它将是几兆字节的大小。
如果矩阵是稀疏的，压缩会导致读取速度比读取未压缩的密集矩阵更快吗？
将矩阵分解成单独的子矩阵数据集会很烦人，因为这会使从原始矩阵读取一行/列或执行矩阵乘法之类的操作变得复杂。因此，如果可能的话，我想避免这样做(除非这给了我很大的速度优势)。
在读了一次矩阵之后，我打
浏览 1提问于2014-04-15得票数 1
1回答
稀疏对角矩阵求解器
、、、、
我想在MatLab中求解一个线性系统(对应于有限差分格式中的两个方程的PDE系统)。系统矩阵的作用(对应于PDE系统的扩散项之一)象征性地(u是未知字段之一，n是时间步长，j是网格点)：
并充分：
上面的矩阵必须是A，其中A*U^n+1 =B是系统。U包含'u‘和'v’( PDE系统的第二个未知字段)：U= u_1、v_1、u_2、v_2、.、u_J、v_J。到目前为止，我一直在使用spdiags和diag以以下昂贵的方式填充这个矩阵：
E=zeros(2*J,1);
E(1:2:2*J) = 1;
E(2:2:2*J)
浏览 1提问于2014-12-09得票数 4
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1回答
我有稀疏COO3DA矩阵NxNxM (第三维是M)和密集2DB矩阵(NxN)，这将是我的求解器的优化变量。我想把A和B相乘，得到(NxNXM)矩阵。然后，我需要对生成的3D矩阵的元素求和，以创建2D矩阵(NxN)。
为了清楚起见，如果我不使用稀疏矩阵，我可以使用下面的代码。它是3D和2D矩阵的乘法。
np.sum(np.einsum('ijk,jk->ijk', A, B))
其中A是3D矩阵，B是2D矩阵。
我的目标函数是最小化稀疏A与决策变量矩阵B的乘法的元素之和。
我该怎么做呢？
我正在使用创建稀疏矩阵。
浏览 5提问于2020-10-24得票数 1
3回答
我现在想用它的转置来乘一个大型稀疏矩阵(~1M×200 k)。结果矩阵的值将以浮点数表示。
我试着将矩阵加载到枕的稀疏矩阵中，并将第一矩阵的每一行与第二矩阵相乘。乘法用了2小时才完成。
实现这种乘法的有效方法是什么？因为我在计算中看到了一个模式。
矩阵大而稀疏。
矩阵的乘法及其转置。因此，得到的矩阵是对称的。
我想知道哪些库可以更快地实现计算。它可以是Python、R、C、C++或任何其他语言。
浏览 7提问于2014-07-04得票数 10
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2回答
我正在尝试在c++中转置一个稀疏矩阵。我正在努力处理新的转置矩阵的遍历。我想输入从矩阵的第一行到新矩阵的第一列的所有内容。
每一行都有数字所在的列索引和数字本身。
输入：
colInd num colInd num colInd num
输入：
1 1 2 2 3 3
1 4 2 5 3 6
1 7 2 8 3 9
输出：
1 1 2 4 3 7
1 2 2 5 3 8
1 3 2 6 3 9
如何使列表向下遍历第一列，在遍历时插入第一个元素，然后返回顶部，向下插入第二列。如果这两个问题很难理解，我向您道歉。但我需要的帮助是遍历转置后的矩阵，使其在正确的时间出现在正确的位置，在正确的位置插入一
浏览 1提问于2012-03-29得票数 0
我有一个数据集，它是一个巨大的、短的、胖的矩阵(大约4000 x 20,000,000)。我认为dask对我来说可能是一个很好的解决方案。但是，我希望确保可以将其编码为一个单热矩阵。我查看了dask-ml中的选项，它们似乎总是需要一个dask数据帧。然而，创建一个有2000万列的数据帧似乎真的很奇怪，而且可能会导致大量开销。使用dask数组并以某种方式使用apply on axis将每一列转换为1-hot会更容易吗？谢谢你的建议。
浏览 9提问于2018-02-14得票数 2
2回答
我想要求解Ax = b，其中A是一个非常大的正定对称分块矩阵，x和b是向量。当我说大的时候，我指的是对于一个nxn矩阵，一个和300,000一样大的n。
下面是我想要求解的一个小得多但具有代表性的矩阵的示例。
这里是放大的相同矩阵，表明它是由密集矩阵的块组成的。
我之前(参见，，以及最早的)使用了Eigen的Cholesky求解器，它在n<10000上工作得很好，但是对于n=300000，Cholesky求解器太慢了。然而，我没有利用我有一个块矩阵的事实。显然，存在求解稀疏分块矩阵的算法(例如)。
我特别想知道Eigen是否有针对稀疏密集块矩阵的优化算法，使用因子分解
浏览 8提问于2016-05-13得票数 17
2回答
我一直在想这个问题很长一段时间了，但找不到参考:考虑到一个稀疏矩阵是以CSC (压缩稀疏列)格式存储的，那么Matlab是如何如此快速地转换稀疏矩阵的呢？
另外，还验证了稀疏矩阵转换的有效性：
要做到这一点(逐行访问)，可以转置矩阵，对列执行操作，然后重新转接结果…。转移矩阵所需的时间可以忽略不计。
后续行动(按@Mikhail的建议修改)：
我同意“Roger”和“Milhail”的观点，即设置一个标志对于许多操作来说已经足够了，比如BLAS或稀疏BLAS操作的接口。但在我看来，Matlab做的是“实际”的换位。例如，我有一个大小为m*n=7984*12411的稀疏矩阵X，我希望缩放
浏览 8提问于2013-05-23得票数 12
1回答
用于实体识别的双向LSTM
、、、、
在一篇论文之后，我将使用单词嵌入作为实体识别的特征向量。
我曾尝试使用Keras构建网络，但遇到了一个我似乎无法解决的维度问题。
以下面的句子为例：
["I went to the shop"]
这个句子有5个单词，在计算了特征矩阵之后，我得到了一个维度矩阵：(1, 120, 1000) == (#examples, sequence_length, embedding)。
请注意，在未完成时，sequence_length会附加0.填充。在本例中，实际的sequence_length应该是5。
我的网络架构如下：
enc = encode()
claims_input =
浏览 0提问于2019-08-15得票数 0
2回答
我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
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1回答
我读到了来自的预分配的内容，其中有一个例子：
function xinc!(ret::AbstractVector{T}, x::T) where T
ret[1] = x
ret[2] = x+1
ret[3] = x+2
nothing
end
function loopinc_prealloc()
ret = Array{Int}(3)
y = 0
for i = 1:10^7
xinc!(ret, i)
y += ret[2]
end
y
end
我看到该示例试图更改预先分配的re
浏览 13提问于2017-09-22得票数 0
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1回答
我想把很多小的局部矩阵组合成一个全局稀疏矩阵。而且，在组装过程之后，我还需要另一个函数来删除全局稀疏矩阵中的某些特定行和列。
因此，最好的选择是“稀疏”在Matlab中。但是，我想在C语言中使用这种函数，在C语言中是否有使用这种函数的函数或库？
浏览 5提问于2022-10-02得票数 0
1回答
我有一堆(n*n)大小的稀疏矩阵，叫做M1，M2...，Mj.
我想创建一个大的块对角线稀疏矩阵，如下所示：
|M1 0 0 . . . |
|0 M2 0 . . . |
|. . . . . . |
|. . . Mj-1 0|
|0 0 0 ... Mj|
我尝试了以下几种方法：
Eigen::SparseMatrix<double> MatBLK(j*n,j*n);
MatBLK.reserve(Eigen::VectorXd::Constant(j*n,3);
//I know that t
浏览 1提问于2015-05-11得票数 3
我有一个300万×900万稀疏矩阵和几十亿个非零项。R和Python不允许大于MAXINT非零项的稀疏矩阵，因此我发现自己使用Julia。
虽然用标准偏差来缩放这些数据是微不足道的，但是贬低当然是一种天真的方式，因为这会创建一个密集的、200+ is的矩阵。
执行svd的相关代码是julia，可以在上找到。
从我的阅读来看，这段代码的一个关键元素是AtA_or_AAt结构和围绕这些结构的几个函数，特别是A_mul_B！为了您的方便，请在下面复印
struct AtA_or_AAt{T,S} <: AbstractArray{T, 2}
A::S
buffer::Vecto
浏览 9提问于2017-09-25得票数 7
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1回答
例如，如果我最初有一个密集矩阵：
A = numpy.array([[0, 0],[0, 1]])
然后使用csc_matrix(A)将其转换为csc稀疏矩阵。然后将矩阵存储为：
(1, 1) 1
#(row, column) val
它由三个值组成。为什么稀疏矩阵的大小只有8个字节，即使计算机基本上存储了3个值？矩阵的大小肯定是至少12个字节，因为一个整数通常包含4个字节。
浏览 0提问于2019-04-06得票数 0
我需要将数据帧转换为稀疏矩阵。数据框架看起来类似于这样：(实际数据太大了(Approx 500 000行和1000列))。
我需要把它转换成一个矩阵，这样矩阵的行是'id‘，列是’name‘，并且应该只显示有限的值。不应显示nans (以减少内存使用)。当我尝试使用pd.pivot_table，时，为我的大数据制作矩阵需要很长时间。
在R中，有一种叫做“dMcast”的方法。我探索了一下，但在python中找不到替代方法。我对蟒蛇很陌生。
浏览 1提问于2019-03-12得票数 2
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UMat frame,gray;
VideoCapture cap(0);
if(!cap.isOpened())
return -1;
for(i=0;i<10;i++)
{
cap >> frame;
Canny(frame, frame, 0, 50);
imshow("canny", frame);
}
return 0;
这里我的疑问是，如果循环运行了10次并在行-11我正在应用canny过滤器，但是src和dst是相同的(帧)，所以它将是内置操作，所以在每次迭代时，在内存分配和取消分配的情况下会发生什么！
浏览 0提问于2019-01-02得票数 1
1回答
我在幂迭代算法中使用了稀疏矩阵的耶鲁表示，一切都进行得很快。
但是，现在我有了一个问题，我的教授会把稀疏矩阵发送到一个无序的数据文件中，因为这个矩阵是对称的，所以只有一对索引会出现。
问题是，在我的实现中，我需要按顺序插入元素。
我试着读了一些东西，然后插入到我的稀疏矩阵中：
1)使用稠密矩阵。
2)使用另一个稀疏矩阵实现，我尝试使用std::map。
3)优先级队列，我制作了一个priority_queues数组。我在priority_queuei中插入元素i，j，所以当我弹出priority_queuei时，我取了行i中最低的j-索引。
但是我需要一些非常快和内存效率很高的东西，因为我将使
浏览 7提问于2013-10-26得票数 0
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3回答
我有两个向量，我想构造一个基于onr和c的矩阵。
R=
1
2
4
6
8
C=
2
4
6
8
10
我想构造一个矩阵A，使得A(1,2)=A(2,4)=A(4,6)=A(6,8)=A(8,10)=1其他元素0。
请帮帮忙
浏览 0提问于2014-07-23得票数 2
我正试着从一本意大利文的书中得到一个文件术语矩阵。我有这本书的pdf文件，我写了几行代码：
#install.packages("pdftools")
library(pdftools)
library(tm)
text <- pdf_text("IoRobot.pdf")
# collapse pdf pages into 1
text <- paste(unlist(text), collapse ="")
myCorpus <- VCorpus(VectorSource(text))
mydtm <-Document
浏览 2提问于2020-11-05得票数 0
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2回答
我有一个从R的matrix包创建的稀疏矩阵。我想迭代矩阵中的每个条目并执行一个操作，将结果保存在另一个稀疏矩阵中，该矩阵具有与原始矩阵相同的索引。
例如，假设我有稀疏矩阵A：
1 . 1
2 . .
. . 4
ColSums看起来像这样：
3 . 5
RowSums看起来像这样：
2
2
4
我想在A上迭代，然后这样做
(1,1) > 3*2
(2,1) > 2*3
(1,3) > 2*5
(3,3) > 4*5
创建B：
6 . 10
6 . .
. . 20
我该如何用矢量化的方式来做这件事呢？
我认为foo函数应该是这样的：
B=fooMap(A,fun)
有趣
浏览 2提问于2012-09-29得票数 2
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我用下面的代码使用"Vectorizer“建立了特征矩阵
matrix = vectorizer.fit_transform(list)
并且我在Code下申请将矩阵转换为数据帧。
df = pd.DataFrame(matrix)
但是我得到了一个错误：
DataFrame constructor not properly called!
如何解决这个问题？
浏览 41提问于2019-07-17得票数 0
1回答
我正在使用一个大约26万行，3M列和26M非零值的稀疏矩阵(以matrix Market格式存储)。我还有描述每行和每列的元数据的JSON文件。我需要在这个矩阵上执行矩阵运算，即矩阵乘积，尽管肯定还需要其他运算。我一直在使用我的矩阵和字典(来自JSON)，每个字典都将行/列索引链接到它的元数据值。它不是理想的，尽管它是有效的。
我想知道，有没有更好的选择？我知道Pandas/Dato数据帧，但在我看来，矩阵部分(及其操作)似乎被降级了。我一直在关注blaze项目(Dask、xray，主要是这些核心外的技术)。我想知道处理这种情况的标准方法(或最合适的方法)是什么。
任何洞察力都是非常值得欣赏的
浏览 0提问于2015-08-30得票数 1
我有两个矩阵J1 (稀疏)=J2(全)。
矩阵的维数为~ 5200x2600
当我这样做的时候：
hlm1 = (J1'*J1 + u*I)\g, I = eye(n);
和
hlm2 = (J2'*J2 + u*I)\g, I = eye(n);
在那之后我有：norm(hlm1 - hlm12, Inf) is 4.8625e-05 ...
这就是我的问题所在，是不是使用矩阵稀疏的正确方法？
谢谢。
浏览 1提问于2014-05-09得票数 1
1回答
使用CUDA C计算下列表达式的最有效方法是什么？
(A (D^-1)B^T )^-1
其中，D是一个很大的对称矩阵，A是一个小对称矩阵，使得B和B^T中等大小的矩形非对称矩阵。当然，(^-1)和(^T)分别是逆运算和转置运算。
浏览 4提问于2013-08-17得票数 0
2回答
C语言中的稀疏矩阵乘法
、、、
我有两个矩阵市场格式的稀疏矩阵文件：
row col val
1 1 3.0
1 2 1.0
2 3 2.0
etc...
目前，我已经将文件分成了6个数组：
row_A[], col_A[], val_A[], row_B[] …
它们分别包含行索引、列索引和值。
我想轻松地将这两个矩阵相乘，而不必首先将它们转换为密集矩阵格式。有没有这样做的算法？
我在Quora上找到了这个伪代码，但我不确定它是不是最好的实现，或者它将如何在C：中实现
multiply(A,B):
for r in A.rows:
for c in A.rows[r]:
fo
浏览 1提问于2018-10-26得票数 2
我需要用可变元素创建备用矩阵。不幸的是，稀疏矩阵索引操作非常缓慢。
有没有办法加快这一进程？也许有一些我不知道的小把戏？
下面是一个最低限度的工作示例：
N = 400;
A = eye(7)+ [ zeros(3,3) eye(3) zeros(3,1) ;
zeros(3,3) zeros(3,3) zeros(3,1) ;
zeros(1,3) zeros(1,3) zeros(1,1) ] ;
B = [ zeros(3,3) zeros(3,1) ;
eye(3) zeros(3,1) ;
浏览 4提问于2014-03-13得票数 0
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假设我有一个包含多个数值变量的数据，以及一个包含10000个类别的范畴变量。我用一个带有Keras的神经网络来得到这个范畴变量的嵌入矩阵。嵌入大小为50，因此Keras返回的矩阵具有维数10002 x 50。
额外的2行是用于未知类别的，而另一行我不知道--这是Keras工作的唯一方法，即，
model_i = keras.layers.Embedding(input_dim=num_categories+2, output_dim=embedding_size, input_length=1,
name=f'embedding_
浏览 3提问于2020-05-17得票数 1
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填充稀疏矩阵并行
、、、、
我有一个来自Extreme.Mathematics.LinearAlgebra的稀疏矩阵，如：
SparseMatrix<double> J = Matrix.CreateSparse<double>(amountI, amountJ);
现在我想在一个并行循环中填充它，因为在并行中填充它要快得多。
Parallel.For(0, amountI, i =>
{
for (int j = 0; j < amountJ; j++)
J[i, j] = random.Next();
});
这给了我错误:超出范围的异常。
然而，对于一个普
浏览 4提问于2020-03-11得票数 0
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特征有特征：：SparseMatrix，GLM中的等价特征是什么？我查阅了它的文档，并在谷歌上搜索，找不到它。但是很难相信glm没有稀疏矩阵。
浏览 8提问于2020-06-08得票数 0
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我必须对一个大的稀疏矩阵求逆。我无法摆脱矩阵求逆，唯一的捷径就是了解主对角线元素的概念，而忽略非对角线元素(我不希望这样做，但作为一种解决方案，它是可以接受的)。
我需要求逆的矩阵通常很大(40000 *40000)，并且只有一小部分非零对角线。我目前的方法是构建稀疏的所有内容，然后
posterior_covar = np.linalg.inv ( hessian.todense() )
这显然需要很长的时间和大量的内存。
有什么提示，或者这只是一个耐心的问题，或者让问题变得更小？
浏览 0提问于2013-02-28得票数 6
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我有一个稀疏矩阵(881900,76656)。 Sprase matrix Dataframe with column(highlighted) of interest 我的数据帧和稀疏矩阵都有相同的行数，但没有共同的列。稀疏矩阵是我从tf-idf情感分析过程中得到的输出 您能指导我是否可以在python中合并这两个对象，在合并时，我认为我应该确保数据帧中的每个条目都与稀疏矩阵的相应条目对齐。
浏览 25提问于2020-06-26得票数 0
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