将稀疏NumPy矩阵加载到R中 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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数据科学和人工智能技术笔记一、向量、矩阵和数组

[2, 5, 8], [3, 6, 9]]) ''' 选择数组中的元素 # 加载库 import numpy as np # 创建行向量 vector = np.array([1, 2..., 8, 9], [10, 11, 12]]) # 将矩阵变形为 2x6 矩阵 matrix.reshape(2, 6) ''' array([[ 1, 2,...[0, 1], [3, 0]]) # 创建压缩稀疏行（CSR）矩阵 matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix) 注意：有许多类型的稀疏矩阵...在上面的示例中，我们使用 CSR，但我们使用的类型应该反映我们的用例。...vectorized_add_100(matrix) ''' array([[101, 102, 103], [104, 105, 106], [107, 108, 109]]) ''' 矩阵的加和减

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Python使用矩阵分解法找到类似的音乐

加载数据这可以使用Pandas加载到稀疏矩阵中： # 读取数据 usecols=[0, 2, 3], names=['user', 'artist', 'plays']) data['user...'] = data['user'].astype("category") data['artist'] = data['artist'].astype("category") # 建立稀疏矩阵 triplesplays...矩阵分解通常用于此问题的一种技术是将用户 - 艺术家 - 戏剧的矩阵投影到低等级近似中，然后计算该空间中的距离。...Artist/User/Play CountsArtist FactorsUser Factors=× 代替将每个艺术家表示为所有360,000个可能用户的游戏计数的稀疏向量，在对矩阵进行因式分解之后，...第一个挑战是有效地进行这种因式分解：通过将未知数视为负数，天真的实现将查看输入矩阵中的每个条目。由于此处的维度大约为360K乘300K - 总共有超过1000亿条目要考虑，而只有1700万非零条目。

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盘一盘 Python 特别篇 20 - SciPy 稀疏矩阵

中稀疏矩阵一共有七种，剩余的两种类型 BSR 和 DOK 本贴不做研究。...和 csr_matrix 正好相反，即按列压缩的稀疏矩阵存储方式，同样由三个一维数组 indptr, indices, data 组成， indices 存储每列中数据的行号，与属性 data 中的元素一一对应...使用两个嵌套列表存储稀疏矩阵： data 保存每行中的非零元素的值 rows 保存每行非零元素所在的列号 (列号是按顺序排的)。...稀疏矩阵使用 offsets 和 data 两个矩阵来表示，其中offsets 表示 data 中每一行数据在原始稀疏矩阵中的对角线位置 k： k > 0, 对角线往右上方移动 k 个单位 k 矩阵乘法或转置，将它们转换成 CSC 或 CSR 格式，效率最高。总之，在运算稀疏矩阵时，绝对绝对不要直接使用 NumPy！ Stay Tuned！

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小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],...-2, -6]]) 对矩阵元素进行操作 # 创建一个方法：对每个元素加10 add_100 = lambda i: i + 10 # 在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环...但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) # 最后将函数应用到矩阵上...# 另外对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高，速度更快。 # python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...，将一个 n*n的矩阵A映射到一个标量，记作det(A)或|A| np.linalg.det(matrix) >>> -9.5161973539299405e-16 # 迹：在线性代数中，一个n×n矩阵

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昇思25天学习打卡营第二天|张量

称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关系）。张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。张量（Tensor）是MindSpore网络运算中的基本数据结构。...Tensor转换为NumPy 与张量创建相同，使用 Tensor.asnumpy() 将Tensor变量转换为NumPy变量。...NumPy转换为Tensor 使用Tensor()将NumPy变量转换为Tensor变量。...MindSpore和PyTorch都与NumPy具有良好的兼容性。两者都可以轻松地将NumPy数组转换为各自的张量格式，并提供了与NumPy相似的操作接口。...这些结构能够更有效地存储和操作稀疏数据，从而降低内存消耗并提高计算效率。在PyTorch中，处理稀疏数据可能需要更多的手动工作，例如使用稀疏矩阵库或自定义操作。

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逻辑回归模型_RF模型

不幸的是，现实中很多情况下的数据集的特征一般为稀疏矩阵形式，如下图3所示：（a8a）说明：上图3中数据集的第一列代表数据的分类标签，之后的为特征和对应的评分步骤二：将图3所示数据集转化为适合...sklearn中LR输入的稠密矩阵形式代码如下：（lr.py） import sys import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix from...= [] #特征对应的评分 data_list = [] #行索引 row_index = 0 #最大的特征编号 max_col = 0 #一行行读数据并解析 with open(data_in, 'r'...print("MSE: ", np.mean((model.predict(x_test) - y_test) ** 2)) if __name__ == '__main__': main() 上文代码将稀疏矩阵转换为稠密矩阵...代码运行结果如图4所示：步骤一和步骤二完成了模型训练的代码部分，今天的文章先写到这里，下一篇中将讲到如何将文本数据数字化为本文图3的稀疏矩阵格式。

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开源图书《Python完全自学教程》12.4科学计算

图12-4-4 显示代码块中的行号将鼠标移动到代码块中并单击，如图12-4-5所示，开始输入一行代码，然后回车，输入第二行——注意，这里与 Python 交互模式不同，回车意味着换行，而不是执行当前行代码...12.4.2 第三方库 Python 生态中拥有非常丰富的支持科学计算的第三方库，常用的有 NumPy 、Pandas 、SciPy 、Matplotlib 、SymPy 等，建议读者将这些库依次安装。...图12-4-7 在代码块中执行安装指令安装好之后，在代码块中输入如下代码，并执行，即可查看所安装的 NumPy 的版本。 [3]: import numpy as np np....此外，用 NumPy 中的 np.mat() 也能生成矩阵对象： [5]: np.mat("1 2 3; 4 5 6") [5]: matrix([[1, 2, 3], [4,...稀疏矩阵包含了很多零，虽然耗费了时间和精力，但它们事实上没有什么意义，还占用内存空间。为此可以对此类矩阵进行压缩，并直接生成压缩矩阵对象。

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实战基于矩阵分解的推荐系统

问题或建议，请公众号留言或加本人微信; 如果你觉得文章对你有帮助，欢迎加微信交流基于矩阵分解算法的图书推荐系统实战推荐系统推荐系统，可以根据用户的喜好来推荐给用户不同的事物。...矩阵分解：将推荐值矩阵 R 分解为矩阵 U 和矩阵 P，使得 U 和 P 的乘积得到的新矩阵 R* 中的元素与 R 中的已知元素的值非常接近，那么 R* 中对应于 R 中的未知元素的值就是预测值。...预测未知数据关键挑战：当用户和物品的数量都比较大时，推荐之矩阵通常会是一个稀疏矩阵（在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵），说明大多数用户可能并没有对大多数物品表达喜好...矩阵分解实例： ? 即： ? 对比最左侧的元素矩阵和最右侧的预测矩阵，预测矩阵中位于原始矩阵缺失数值位置的元素值，即为预测值。同时也可以得到 ?...ID，第二列为物品 ID，第三列为对应的打分（1-10）总体代码基于 surprise 库，可以先安装 pip install scikit-surprise 下面导入相关库和数据集 import numpy

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匹配追踪算法进行图像重建

MP算法的执行步骤如下：输入：字典矩阵\mathrm{A}，信号向量y，稀疏度k. 输出：x的k稀疏逼近\hat{x}....初始化：生成字典矩阵\mathrm{A}（这里使用离散余弦变换基DCT），残差r_0 = y，索引集\Lambda_0 = \emptyset，t=1....循环执行步骤1-5：找出残差$r$和字典矩阵的列\mathrm{A}_i积中最大值所对应的值p及脚标\lambda，即p_t =\max_{i=1,\cdots, N}\left|r_{t-1},\...更新稀疏向量\hat{x}_t = \hat{x}_t \cup \{p_t\}. 更新残差r_t = y - A_t \hat{x}_t，t=t+1....中向量的个数 result = np.zeros((k, n)) # 系数矩阵result中行数等于dictionary中向量的个数，列数等于mtx中向量的个数 for i in range

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LLE（Locally Linear Embedding）算法

该算法是针对非线性信号特征矢量维数的优化方法，这种维数优化并不是仅仅在数量上简单的约简，而是在保持原始数据性质不变的情况下，将高维空间的信号映射到低维空间上，即特征值的二次提取。...another version: Python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets...decomposition, manifold from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def load_data(): ''' 从sklearn中读取...‘arpack’和‘dense’的主要区别是‘dense’一般适合于非稀疏的矩阵分解。...而‘arpack’虽然可以适应稀疏和非稀疏的矩阵分解，但在稀疏矩阵分解时会有更好算法速度。

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【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

将这些稀疏矩阵表示为稠密矩阵的问题是对内存的要求，并且必须为矩阵中的每个32位或64位零值做出分配。这显然是对内存资源的浪费，因为这些零值不包含任何信息。...机器学习中的稀疏矩阵稀疏矩阵在应用机器学习中经常出现。在这一节中，我们将讨论一些常见的例子，以激发你对稀疏问题的认识。...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。...存储在NumPy数组中的稠密矩阵可以通过调用csr_matrix()函数将其转换为一个稀疏矩阵。...在下面的例子中，我们将一个3×6的稀疏矩阵定义为一个稠密数组，将它转换为CSR稀疏表示，然后通过调用todense()函数将它转换回一个稠密数组。

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K-SVD字典学习及其实现（Python）

算法思想算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中，K-SVD不仅仅将原子依次更新，对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正....固定系数矩阵X和字典矩阵D，字典的第k个原子为d_k，同时d_k对应的稀疏矩阵为X中的第k个行向量x^k_T....所以可以先把原有向量x^k_T中零元素去除，保留非零项，构成向量x^k_R，然后从误差矩阵E_k中取出相应的列向量，构成矩阵E^R_k....Python实现 import numpy as np from sklearn import linear_model import scipy.misc from matplotlib import...Y = DX，Y为样本矩阵，使用KSVD动态更新字典矩阵D和稀疏矩阵X :param n_components: 字典所含原子个数（字典的列数） :param max_iter

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scipy.sparse、pandas.sparse、sklearn稀疏矩阵的使用

单机环境下，如果特征较为稀疏且矩阵较大，那么就会出现内存问题，如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具，那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。...： SciPy 稀疏矩阵笔记 Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 Python数据分析----scipy稀疏矩阵 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 SciPy 中有 7 种存储稀疏矩阵的数据结构...如果想做矩阵运算，例如矩阵乘法、求逆等，应该用 CSC 或者 CSR 类型的稀疏矩阵。...由于在内存中存储顺序的差异，csc_matrix 矩阵更适合取列切片，而 csr_matrix 矩阵更适合用来取行切片。...() # 非0元索引 mat.diagonal() # 返回矩阵主对角元素 mat.max([axis]) # 给定轴的矩阵最大元素 ### 矩阵运算 mat += mat # 加 mat

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单细胞分析过程中的稀疏矩阵删减

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。...网上的教程提供了 python 和 R 两种代码1,2，但是实际操作中发现 R 代码并未提供正确的写出功能，所以本文以 python 作为示范。...过程from scipy.io import mmreadimport pandas as pdimport numpy as np# 读取表达矩阵_index = pd.read_csv("....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

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如何使用python处理稀疏矩阵

大多数机器学习从业者习惯于在将数据输入机器学习算法之前采用其数据集的矩阵表示形式。矩阵是一种理想的形式，通常用行表示数据集实例，用列表示要素。稀疏矩阵是其中大多数元件是零矩阵。...这是稀疏矩阵在机器学习中起作用的一种方式。将一栏描绘成要销售的商品，将行描绘成购物者。对于每个给定购物者未购买给定项目的路口，将有一个“ no”（空）表示形式，例如0。...给定句子中给定单词的出现也是如此。你会看到为什么这样的矩阵包含多个零，这意味着它们将是稀疏的。稀疏矩阵带来的一个问题是，它们可能会占用很大的内存。...首先，我们在Numpy中创建一个简单矩阵。...但是，仅出于演示目的，这里介绍了如何将稀疏的Scipy矩阵表示形式转换回Numpy多维数组。

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【推荐系统算法实战】 ALS 矩阵分解算法

1.原理问题描述 ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中，将用户(user)对商品(item)的评分矩阵，分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。...维的个对角矩阵， ? ; 其中 ? 是一 ? 维的个对角矩阵， ? 与其他矩阵分解算法的比较在实际应用中，由于待分解的矩阵常常是非常稀疏的，与SVD相比，ALS能有效的解决过拟合问题。...(R) N, M, K = len(R), len(R[0]), 2 P = numpy.random.rand(N,K) Q = numpy.random.rand(M,K)...(rand(M ,F)) us = matrix(rand(U, F)) # 将评分矩阵，item矩阵，user矩阵广播到所有节点 Rb = sc.broadcast(R) msb = sc.broadcast...模型：数据性质：稀疏性（行为（评分、购买），品类）参数选择： lambda，alpha，R，iter 4. 模型的评估矩阵分解的评估原始矩阵为R，预测的为 ?

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SciPy 稀疏矩阵（2）：COO

上回说到，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。...然而，我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律，因此仅仅存储非零元素的值是不够的，我们还需要非零元素的其他信息，具体需要什么信息很容易想到：考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值，同时对应的信息还有矩阵的行和列...在 SciPy COO 格式的稀疏矩阵中，行索引序列的属性名就是 row，列索引序列的属性名就是 col，元素值序列的属性名就是 data。...01 实例化 SciPy COO 格式的稀疏矩阵类的定义位于 scipy.sparse 包中的 coo_matrix 类，对其进行实例化就能获取一个 SciPy COO 格式的稀疏矩阵的实例。...针对 SciPy 稀疏矩阵有比我这个更容易、门槛更低的学习路线的可以后台回复“加群”，备注：Python 机器学习算法说书人，不备注可是会被拒绝的哦~

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python的高级数组之稀疏矩阵

稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。...对于稀疏矩阵，采用二维数组的存储方法既浪费大量的存储单元来存放零元素，又要在运算中浪费大量的时间来进行零元素的无效运算。因此必须考虑对稀疏矩阵进行压缩存储（只存储非零元素）。...CSR、CSC是用于矩阵-矩阵和矩阵-向量运算的有效格式，LIL格式用于生成和更改稀疏矩阵。Python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...： Numpy包的命令eye、identity、diag和rand都有其对应的稀疏矩阵，这些命令需要额外的参数来指定所得矩阵的稀疏矩阵格式。...稀疏矩阵方法将稀疏矩阵类型转换为另一种类型和数据或数组的方法： AS.toarray #转换稀疏矩阵类型为数组 AS.tocsr AS.tocsc AS.tolil #通过issparse、isspmatrix_lil

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稀疏矩阵的压缩方法

2.6.2 稀疏矩阵压缩我们已经可以用Numpy中的二维数组表示矩阵或者Numpy中的np.mat()函数创建矩阵对象，这样就能够很方便地完成有关矩阵的各种运算。...然后，将矩阵中的所有非零数字（单词出现次数）也组成一个列表（与ind中的列索引对应）： val = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1] 一般称val为值。...将这几个数字仍然组成一个列表： ptr = [0, 2, 8, 12] 这样，我们通过ind、val、ptr 三个列表中的值，就能准确地记录了矩阵中所有非零数字的位置和值，同时剔除了零元素。...从而实现了对原有稀疏矩阵的压缩。从图2-6-3中，能够更直观地了解上述压缩过程和效果。...，此对象是将原的稀疏矩阵以CSR模式压缩为含有 12 个元素的对象。

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Python AI 教学 | 矩阵补全（matrix completion）的实现及应用

001没有看过的电影推荐给001，此时就是将用户-商品矩阵中对应的空白元素位置进行填充值。...3.1 基本思路（1）当τ很大的时候，可以用下式来近似核范式（nuclear norm）：（2）singular value shrinkage 将一个秩为r的矩阵X进行奇异值分解...，造成用户与用户之间会有一定的线性关系，这说明了这个稀疏矩阵同时也是一个低秩矩阵。...那么，问题就变成了针对这样一个非常稀疏并且低秩的大矩阵，如何实现比较准确同时速度比较快的推荐呢？...将矩阵中空白元素以0填充。这样一个低秩、稀疏的矩阵就构造好了。 4.2.3 数据准备为了计算快捷，这里就不用全部数据集进行，而是从中摘取部分数据进行演示。

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