如何计算csr_matrix加法时的指标？
csr_matrix是一种稀疏矩阵的存储格式，常用于处理大规模数据集。在进行csr_matrix加法时，可以考虑以下指标：
- 稀疏矩阵加法的定义：csr_matrix加法是指将两个csr_matrix相加，即将对应位置的元素相加得到新的稀疏矩阵。
- 性能指标：在进行csr_matrix加法时，可以关注以下性能指标：
- 时间复杂度：csr_matrix加法的时间复杂度通常为O(nnz1 + nnz2)，其中nnz1和nnz2分别表示两个矩阵的非零元素个数。
- 空间复杂度：csr_matrix加法的空间复杂度为O(nnz1 + nnz2 + min(nnz1, nnz2))，其中nnz1和nnz2分别表示两个矩阵的非零元素个数。
- 应用场景：csr_matrix加法常用于处理大规模稀疏矩阵的加法运算，例如在图像处理、自然语言处理、推荐系统等领域中。
- 腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，例如云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户在云环境中进行计算、存储和处理数据的操作。具体关于腾讯云产品的介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。
总结：csr_matrix加法是指将两个稀疏矩阵相加的操作，其性能指标包括时间复杂度和空间复杂度。腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，可以满足用户在云环境中进行计算、存储和处理数据的需求。
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2回答
我使用在scipy中实现的稀疏矩阵格式作为csr_matrix。我有一个csr_matrix格式的mat变量，它的所有元素都是非负的。然而，当我使用mat + mat操作时，非零元素的数量减少了，这对我来说很奇怪。想要的是元素的相加，但是为什么非元素的数量会减少，因为每个元素都是非负的。
诚挚的问候
浏览 4提问于2012-07-06得票数 0
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alpha = csr_matrix((1000,1000),dtype=np.float32)
beta = csr_matrix((1,1000),dtype=np.float32)
alpha[0,:] = beta
在初始化之后，alpha和beta应该是稀疏矩阵，其中不存储任何元素。但是在将beta赋值给alpha的第一行之后，alpha变得非稀疏，其中有1000个0存储在alpha中。我知道我可以使用eliminate_zeros()将alpha转换回稀疏矩阵，但是有没有更好的方法呢？
浏览 1提问于2016-06-07得票数 0
1回答
我有一个继承自两个类的类，一个是我自己的基类，另一个是模板类：
typedef typename cusp::csr_matrix< int,
float,
cusp::host_memory > csr_matrix;
class CuspMatrix
:
public csr_matrix,
public Matrix
{
...
}
在某种程度上，我必须执行一个赋值，它将基类对象从主机复制到设备，如下所示：
cusp::csr
浏览 1提问于2013-07-12得票数 0
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2回答
我有两个矩阵A和B，我想找出它们之间的集合差异:A中所有元素的集合，但不是B中所有元素的集合。生成的矩阵必须是相同的形状，所以另一种说法是，A和B中的元素都必须设置为零。例如，使用以下矩阵：
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
A = csr_matrix([[1, 2, 3, 4, 5]])
B = csr_matrix([[6, 0, 7, 0, 9]])
其结果将是：
C = [[0, 2, 0, 4, 0]]
到目前为止，我一直在尝试使用python的set difference函数：
def set_diff
浏览 5提问于2016-02-18得票数 0
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我在使用scipy.sparse.csr_matrix时遇到问题：
例如：
a = csr_matrix([[1,2,3],[4,5,6]])
b = csr_matrix([[7,8,9],[10,11,12]])
如何将它们合并成
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]
我知道一种方法是首先将它们转换为numpy数组：
csr_matrix(numpy.vstack((a.toarray(),b.toarray())))
但是当矩阵庞大而稀疏时，它就不能工作了，因为内存会耗尽。
那么在csr_matrix中有什么方法可以将它们合并在一起吗？
任何答案都是非
浏览 3提问于2016-10-25得票数 2
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2回答
访问矩阵元素的索引
、、、、
在下面的示例中，我创建了idxL，并希望遍历其元素以执行其他操作。我试图理解为什么idxL[0][0]返回[[ True False False False False]]而不是只返回True。idxL.item(0)似乎起作用了。我想我可以使用它遍历idxL中的所有条目。然而，由于某些原因，我认为当我开始处理更大的数组时，它的效率会降低。
from scipy.sparse import csr_matrix
a=['foo','panda','donkey','bird','egg']
b='foo&#
浏览 29提问于2019-10-22得票数 0
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2回答
这项任务在NumPy中非常简单，如下所示
import numpy as np
a= np.array([[1,2,3,0,9],[3,2,6,2,7],[0,0,0,8,0],[1,0,0,0,3]])
a + a[1]
输出：
array([[ 4, 4, 9, 2, 16],
[ 6, 4, 12, 4, 14],
[ 3, 2, 6, 10, 7],
[ 4, 2, 6, 2, 10]])
看看矢量维度是如何自动传播到矩阵的每一行的。
但是当涉及到稀疏矩阵时，存在维度不匹配错误。
from scipy.sparse im
浏览 0提问于2017-07-12得票数 1
from numpy.random import rand
from sklearn.preprocessing import normalize
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.linalg import norm
w = (rand(1,10)<0.25)*rand(1,10)
x = (rand(1,10)<0.25)*rand(1,10)
w_csr = csr_matrix(w)
x_csr = csr_matrix(x)
(normalize(w_csr,axis=1,copy=False,norm=
浏览 3提问于2013-12-05得票数 0
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我有一个numpy csr矩阵，我想得到它的平均值，但是它包含了很多零，因为我去掉了主对角线上的所有值，在它下面只取上三角形值，现在我的csr矩阵转换成数组时看起来是这样的：
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0.636
浏览 2提问于2017-04-15得票数 1
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我有一个csr_matrix 'a‘类型的稀疏矩阵。我想执行一个操作来创建一个新的csr_matrix 'b‘，其中'b’的每一行都与'a‘的一行相同。
我认为对于普通的numpy数组，可以使用“平铺”操作。但是我不能为csr_matrix找到同样的东西。
当矩阵的大小是10000 x 10000时，首先生成一个numpy矩阵并转换为csr_matrix不是一种选择。
浏览 0提问于2016-04-14得票数 1
在用csr_matrix进行矩阵向量乘法时，我想保留ndarray sublcass的类型。
我的子类是
import numpy as np
class FlattenedMeshVector(np.ndarray):
__array_priority__ = 15
def __new__(cls, input_array):
obj = np.asarray(input_array).view(cls)
return obj
def __array_finalize__(self, obj):
浏览 5提问于2022-01-27得票数 0
1回答
如何合并列表和csr矩阵
、、、
我有一个数字列表，它的len(lex) = 6064如下所示
[0,
0,
1,
0,
0,
-1,
1,
1,
0,
0,
0,
0,
1,
0,]
和csr矩阵
tweets.shape = (6064, 2500)
如何将它们合并--我尝试将它们转换为两个列表--但是当我试图处理它们时，会出现一个错误。
tweets = list(tweets)
lex = list(lex)
tweets_final = np.column_stack([tweets, lex])
在拆分用于培训的数据后，我得到以下错误
nb.fit(X_train, y_train)
浏览 0提问于2017-09-04得票数 2
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因此，scikit-learn的DBSCAN采用稀疏矩阵，如果矩阵不是csr_matrix格式，则将其转换为稀疏矩阵。我想在csr_matrix中进行解析，但随后我会得到以下警告：
EfficiencyWarning:预先计算的稀疏输入没有按数据排序。
如何创建数据排序的csr_matrix？如果我初始化矩阵数据-排序，矩阵自动索引-排序：
>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> x = csr_matrix(([1,2,3],[[3,2,1],[5,2,1]]))
>>> print
浏览 5提问于2020-09-03得票数 2
我是Python新手，您能帮我介绍一些基本的稀疏矩阵操作吗：
如何从稀疏矩阵中提取密集行向量而不预先使整个矩阵密集？coo_matrix.getrow()只返回稀疏表示。
如何从稀疏矩阵中随机抽取行的比例(例如，80%)？我需要用它们作为训练数据，剩下的比例作为测试数据。
提前感谢！
浏览 3提问于2013-04-28得票数 1
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python中的巨大稀疏矩阵
、、、、
我需要迭代地在numpy/scipy中构造一个巨大的稀疏矩阵。不intitialization是在一个循环中完成的：
from scipy.sparse import dok_matrix, csr_matrix
def foo(*args):
dim_x = 256*256*1024
dim_y = 128*128*512
matrix = dok_matrix((dim_x, dim_y))
for i in range(dim_x):
# compute stuff in order to get j
matri
浏览 1提问于2014-10-07得票数 2
似乎在默认情况下，csr_matrix会用0来填充缺失的值。那么如何用np.nan来填充缺失的值呢？
from scipy.sparse import csr_matrix
row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
data = np.array([0, 2, 3, 4, 5, 6])
csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray()
输出：
array([[0, 0, 2],
[0, 0, 3],
[4, 5
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
我实际上是在一个服务器上工作，在那里我运行Tensorflow OD API来训练我的自定义数据集的模型。因此，我将图像划分为训练集、验证集和测试集，并在训练集和验证集上运行train.py。接下来，我在我的测试图像上使用导出的模型检查点和冻结的图形运行推理。现在，我的问题是，当我运行示例中提供的推理时，我得到了一个输出dict，其中包含每个图像的检测分数、检测次数、检测类别、检测掩码等，那么如何根据这些输出计算测试集的mAP？
在这个方向上的任何指导都将是非常有帮助的，提前谢谢。
浏览 0提问于2018-10-25得票数 1
因此，我基本上需要创建一个PC.hdl，但首先要从x2 8位寄存器开始。这里是起点： // This file is BASED ON part of www.nand2tetris.org
// and the book "The Elements of Computing Systems"
// by Nisan and Schocken, MIT Press.
// File name: project03starter/a/PC.hdl
/**
* A 16-bit counter with load and reset control bits.
* if
浏览 28提问于2020-10-21得票数 0
1回答
如何序列化CSR矩阵
、、、、
我有一个从TfidfTransformer.transform计算的csr_matrix对象。我想序列化或，然后反序列化： tf_csrmtrix = TfidfTransformer.transform(data)
json.dumps(tf_csrmtrix)
TypeError: Object of type 'csr_matrix' is not JSON serializable 我如何处理这类数据: csr矩阵？
浏览 7提问于2019-06-28得票数 2
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1回答
如何根据另一个实例组中运行的虚拟机数量为实例组设置GCE自动伸缩。我有'main-instance-group‘，有自己的伸缩策略。当'main- instance - group‘中没有正在运行的VM时，我希望第二个实例组'additional-instance-group’从0扩展到1。 是否可以使用Stackdriver监控指标来实现这一点？ 我发现了一个名为compute.googleapis.com/instance/uptime的非常接近的指标，当'main-instance-group‘中没有实例时，它会变为0。但就我所见，只有stackdriv
浏览 18提问于2019-09-11得票数 0
现在，我看到有一些快速的方法可以获得像Sum/Avg/Max/等这样的东西。用于在GoodData中生成表时的两行或多列。
我正在构建一个小表格，显示上周和前一周的数据，并尝试显示它们之间的增量。
因此，如果第一列是100，第二列是50，我想要'-50‘如果第一列是25，第二列是100，我想要'75’。
有什么简单的方法可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2015-11-04得票数 0
2回答
更改列时出现稀疏效率警告
、、、
def tdm_modify(feature_names,tdm):
non_useful_words=['kill','stampede','trigger','cause','death','hospital'\
,'minister','said','told','say','injury','victim','report']
indexes=[fe
浏览 0提问于2015-10-13得票数 11
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我有这个代码
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
q = csr_matrix([[1.], [0.]])
ones = np.ones((2, 1))
现在如何将1列添加到矩阵Q中以获得结果形状(2，2)？(矩阵Q是稀疏的，我不想更改csr的类型)
浏览 0提问于2016-06-20得票数 0
当我直接做一个简单的线性回归与一个可以接受任何建模参数并进行交叉验证的函数时，我得到了不同的结果。对我来说，这似乎是唯一的区别，但为什么结果会如此不同。
直接使用linear_model.LinearRegression()
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(features.values,target.values)
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(x_train, y_train)
print(np.mean((regr.predict(x_test) - y_t
浏览 1提问于2017-08-18得票数 1
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我有一个稀疏的988x1向量(csr_matrix中的列)是通过scipy.sparse创建的。有没有一种方法可以在不将稀疏矩阵转换为稠密矩阵的情况下获得其均值和标准差？
numpy.mean似乎只适用于密集向量。
浏览 0提问于2013-03-29得票数 8
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1回答
TLDR:，我知道，但它打破了懒洋洋地评估dask集合的心态。使用dask.dataframe将评估延迟的array转换为.values是有问题的(内存方面的)。那么，在不首先将数据转换为数组的情况下，如何将dataframe转换为scipy.sparse.csr_matrix呢？
完全问题：，我有3个dask数据格式。其中一个具有文本特征，一个具有数字特征，另一个具有分类特征。我正在使用sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer (返回一个scipy.sparse.csr_matrix )使用文本特性矢量化数据格式。我需要将3个数据连接到一
浏览 11提问于2019-12-30得票数 0
3回答
如何在java中计算算法的空间和时间复杂度。
使用System.nanoTime()执行的总时间是否等于任何算法或函数的时间复杂度？
例子:斐波那契数列中第n个数的空间和时间复杂度估计
浏览 0提问于2010-12-15得票数 3
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我有一个csr_matrix，其构造如下：
from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np
row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
a = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))
现在，为了序列化(并且为了其他目的)，我想从矩阵"a“中获取行信息、数据信息和数据信息。
请告诉我一个简单的方法来实现它。
编辑
浏览 3提问于2016-03-09得票数 4
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1回答
我的一个向量是scipy.sparse.csr.csr_matrix格式，另一个是numpy.ndarray格式。我有一个实验代码如下：
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
x = np.arange(5)+1
y = [1, 0, 0, 1, 2]
y = csr_matrix(y)
print type(x)
print type(y)
z = np.true_divide(y,x)
print z.shape
我得到了z.shape = (5L，)，但不知道它是什么意思。如果我打印z，它告诉我它是一个包含3个元
浏览 0提问于2013-05-21得票数 1
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2回答
我如何有效地重塑和scipy.sparse csr_matrix？
我需要在末尾加零行。使用：
from scipy.sparse import csr_matrix
data = [1,2,3,4,5,6]
col = [0,0,0,1,1,1]
row = [0,1,2,0,1,2]
a = csr_matrix((data, (row, col)))
a.reshape(3,5)
我知道这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File
浏览 0提问于2018-04-29得票数 0
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我知道，在train_test_split期间，我正在正确地分配测试和训练x和y变量。但是，我用TfidfVectorizer表示x，用MultiLabelBinarizer表示y，X和Y以不同的维度结束。因此，我得到以下错误：
ValueError:发现样本数不一致的输入变量: 1173,294
我还没有想出一种方法使输入和目标具有相同的维度。下面是我的代码：
xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(x, y, test_size=0.20)
nb_clf = MultinomialNB()
sgd = SGDClassifi
浏览 0提问于2019-08-07得票数 0
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我使用的是托管石墨和statsd。我想通过减少发送的指标来降低成本。例如:对于每个计时器，我不想发送所有的14个指标(upper，std.)，但只发送其中的3个(mean_90，sum，可能还有另一个)。
如何在statsd配置文件中配置它？
浏览 2提问于2015-06-02得票数 1
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2回答
我试图使用带有余弦度量的scikit-learn库中的DBSCAN算法，但是被错误所困扰。代码行是
db = DBSCAN(eps=1, min_samples=2, metric='cosine').fit(X)
其中X是csr_matrix。错误如下：
度量‘余弦’对算法'auto‘无效，
尽管文档中说可以使用这个度量。我尝试使用选项algorithm='kd_tree'和'ball_tree'，但得到了相同的结果。但是，如果使用euclidean或例如l1度量，则不会出现错误。
矩阵X是大的，所以我不能使用预先计算的
浏览 4提问于2015-09-23得票数 6
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我有一个稀疏矩阵，如果我打印出来，它是这样的：
(0, 1773) 0.626247271075
(0, 1604) 0.626247271075
(0, 1515) 0.299755787345
(0, 660) 0.354647964743
(1, 2379) 0.206542018824
(1, 2159) 0.158175640686
实际上有超过2000列，但由于它是一个稀疏矩阵，所以只打印了这一列。我想要获取第二列的值，按最后一列排序，如下所示：
x: 1604 y: 0.626247271075
浏览 1提问于2015-05-21得票数 0
1回答
我有两个csr_matrix，uniFeature和biFeature。
我想要一个新的矩阵Feature = [uniFeature, biFeature]。但是如果我以这种方式直接将它们连接起来，就会有一个错误，说矩阵Feature是一个列表。如何在实现矩阵连接的同时仍然获得相同类型的矩阵，即csr_matrix
如果我在连接后这样做，它就不起作用了：Feature = csr_matrix(Feature)，它给出了错误：
Traceback (most recent call last):
File "yelpfilter.py", line 91, in <
浏览 0提问于2013-06-02得票数 9
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1回答
给定一个行向量a = np.array([1, 2, 3])和一个列向量b = np.array([[1], [2], [3]])，我们可以通过执行返回的c = a==b逐个比较所有元素
>>> c
array([[ True, False, False],
[False, True, False],
[False, False, True]])
但是，当元素数量很大时，这需要大量的内存。是否可以使用下面的稀疏矩阵a和b来高效地计算稀疏c矩阵？
from scipy.sparse import csr_matrix
data = np.arra
浏览 6提问于2022-09-20得票数 1
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我对计数数据的对数感兴趣，这些数据是我对文本数据进行计数得到的。我很想测试这种转换(标准化)是否有助于提高sklearn中模型的性能。
这就是我所拥有的：
TEXT = [data[i].values()[3] for i in range(len(data))]
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(min_df=0.01,max_df = 2.5, lowercase = False, stop_words = 'english')
浏览 37提问于2016-07-31得票数 1
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1回答
下面是Ipython屏幕的副本，其中'Lp‘是一个稀疏矩阵：
Lp
Out[198]:
<9x9 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 63 stored elements (blocksize = 3x3) in Block Sparse Row format>
Lp[0,0]
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-199-b843d0976d55>&#
浏览 0提问于2014-09-12得票数 0
2回答
我有两个变量r和e，它们都是字典，字符串作为键，csr_matrices作为值。现在我要断言他们是平等的。我该怎么做？
Try 1:
from scipy.sparse.csr import csr_matrix
import numpy as np
def test_dict_equals(self):
r = {'a': csr_matrix([[0, 0 ,1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])}
e = {'a': csr_matrix([[0, 0 ,1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])}
sel
浏览 2提问于2015-01-06得票数 1
我无法在csr_matrix文档中使用示例。
有人能解释一下这个例子是如何工作的吗？
>>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
>>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 2],
[0, 0, 3],
[
浏览 1提问于2018-11-11得票数 7
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我已经按照下面的步骤使用PERFMON获得了负载测试结果。
现在，我希望在运行负载测试时获得sql服务器和应用服务器的统计信息。在本例中，我的DB运行在不同的服务器上，我的应用程序运行在不同的服务器上，还有第三个服务器(客户机)，我的JMeter在第三个服务器上运行，并与这两个服务器并行通信。
在这种情况下，如何在单独的DB服务器运行时运行负载测试。
感谢并期待。
浏览 12提问于2021-05-31得票数 1
我需要保存一个大型稀疏csr_matrix和一个numpy数组，以便稍后能够读取它们。设X是稀疏的csr_matrix，Y是数字数组。
目前我走的是以下几条有点疯狂的路线。
from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np
def save_sparse_csr(filename,array):
np.savez(filename,data = array.data ,indices=array.indices,
indptr =array.indptr, shape=array.shape )
d
浏览 1提问于2016-07-21得票数 1
我用sparse=True参数对我的数据执行了OHE --这似乎什么都不做？
我试过：
# One Hot Encoding
df_ohe = pd.get_dummies(df, columns=cats, drop_first=True, sparse=True)
df_ohe = df_ohe.sparse.to_coo().tocsr() #Explicitely convert
df_ohe.memory_usage().sum()
...which返回
AttributeError:只能使用稀疏数据的“.sparse”访问器。
我会感谢你的帮助。谢谢!
浏览 3提问于2019-10-16得票数 1
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如何决定使用哪种监控方法(LDAP监控、SNMP、JMX或日志)。是否值得将它们全部实现？它们有什么不同？我通过所有这些方法提取了指标，它们似乎与我非常相似。我是目录服务器的新手，所以我对别人的想法很感兴趣。
另外，在提取指标之后，如何使用它们(例如，使用jconsole查看它们？)
浏览 0提问于2013-06-12得票数 0
我有大约10,000个稀疏矩阵，每个矩阵的大小为5万×5，平均密度为0.0004。对于每个循环(10000次)，我将计算numpy数组并将其转换为csr_matrix，并将其附加到列表中。但是内存消耗与附加numpy数组一样高，但不像附加csr_matrices那样高。
如何减少内存消耗，同时将这些10K稀疏矩阵存储在内存中，以便进一步计算？
样本代码：
from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np
sparse_matrices = []
for i in range(10000):
np_array = get_np
浏览 2提问于2017-05-31得票数 1
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我想使用scipy库中的csr_matrix将DataFrame转换为稀疏矩阵，但首先我必须将其转换为SparseDataFrame。在以前的pandas版本中，我使用pd.SparseDataFrame(df).to_coo()来实现这些目的，但是自从pandas 1.0.0之后，这个方法就被弃用了。有谁知道如何使用最新的pandas api执行这样的转换。我使用了这个迁移guide，尝试了各种组合，但仍然无法达到预期的效果。当我执行以下操作时，请遵循指南 csr_matrix(pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(df).to_coo()) 我得到了这个错误
浏览 27提问于2020-08-06得票数 1
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在Google Cloud API& Services图表中，我得到了大量的流量和错误。当我将鼠标悬停在屏幕上时，它显示的是“计算”，但我并没有使用计算服务。我正在使用其他服务，如Google Cloud Functions，Google Cloud Run和Google Cloud Build。
有没有关于如何找出它来自哪里的想法？
浏览 1提问于2020-06-10得票数 0
在自然语言处理( NLP )中，向量间成对最小和的计算非常普遍，用于计算相交直方图核1，而在NLP中我们经常处理稀疏矩阵。
下面是一种使用慢速for循环计算此操作的低效方法：
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# Initialize sparse matrices
A = csr_matrix(np.clip(np.random.randn(100, 64) - 1, 0, np.inf))
B = csr_matrix(np.clip(np.random.randn(64, 100) - 1, 0, np.inf
浏览 1提问于2017-11-15得票数 1
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2回答
我想将带有dtype=object的numpy数组转换为稀疏数组，例如csr_matrix。然而，这是失败的。
x = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
csr_matrix(x) # This fails
csc_matrix(x) # This fails
对稀疏矩阵的两个调用都会产生以下错误：
TypeError:不支持类型转换：(dtype('O')，)
事实上，甚至打电话
csr_matrix(['a', 'b', 'c
浏览 5提问于2017-12-16得票数 1
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我是椭圆曲线方面的新手，我通过阅读获得了很多知识:)但是我把NAF方法作为标量乘法方法，但不明白在这个例子中是如何得到它的：
Let k = 1234567 and its binary representation contains 21- bits:
100101101011010000111. In this
11 1′s and 10 0′s can be found resulting in 20 doubling operations (D) and 10 point addition operations (A). The width-4 NAF
representation
浏览 0提问于2023-01-17得票数 3
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