生成数据类型float的矩阵的最快方法是什么？
生成数据类型float的矩阵的最快方法是使用NumPy库中的函数numpy.random.rand()。该函数可以生成指定大小的随机浮点数矩阵，速度较快。
具体步骤如下：
- 导入NumPy库：import numpy as np
- 使用numpy.random.rand()函数生成指定大小的随机浮点数矩阵，例如生成一个3行4列的矩阵： matrix = np.random.rand(3, 4)
该方法的优势是：
- 快速生成指定大小的浮点数矩阵，适用于大规模数据处理。
- NumPy库是Python中用于科学计算的重要库，具有高效的数组操作和数学函数，可以提高计算效率。
应用场景：
- 数据科学和机器学习领域中，生成随机的训练数据集或测试数据集。
- 数值计算和模拟实验中，生成随机的输入数据。
- 图像处理和信号处理中，生成随机的图像或信号数据。
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请注意，本回答仅提供了一个最快的方法，并未涉及其他云计算品牌商。
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1回答
我得到了一个由float128值组成的矩阵'x‘，并且在以下情况下会得到下一个错误：
> q = (inv(xt * x) * xt) * n
> array type float128 is unsupported in linalg
其中xt是x和n个其他float128矩阵的转置。对该矩阵的所有其他操作都被正确处理，如转置或矩阵乘积。
是的，对于这种情况，我需要float128，否则结果与我们作为参考的更接近真实值的结果不同。
浏览 5提问于2016-01-08得票数 4
3回答
我需要在C#中为3D引擎创建一个4x4矩阵类。我见过一些其他引擎将矩阵值存储在单个浮点成员变量/字段中，如下所示：
float m11, m12, m13, m14
float m21, m22, m23, m24
float m31, m32, m33, m34
float m41, m42, m43, m44
但是，我认为将它们存储在二维数组中对于使用矩阵进行转换/计算会更有用：
float[4][4];
我也想到了一维数组--但它看起来不那么不言自明，也不会给我带来比第一种选择更好的优势：
float[16];
在C++中，我总是使用"union“关键字来一次存储上面所有的可能性
浏览 0提问于2012-10-24得票数 3
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1回答
所谓二进制矩阵，我指的是矩阵中的每个元素都是0或1，为此我在numpy中使用了Matrix类。
首先，在numpy中是否存在特定类型的矩阵，还是只使用填充0和1s的矩阵？
第二，考虑到类的维数，创建包含0的方阵的最快方法是什么？注意：numpy.zeros((dim, dim))不是我想要的，因为它创建了一个带有浮点0.的二维数组。
第三，我希望经常得到并设置矩阵的任何给定行。对于get，我可以考虑使用row = my_matrix.A[row_index].tolist()，它将返回给定行的列表表示。对于set，我似乎可以只做my_matrix[row_index] = row_list，r
浏览 0提问于2012-07-26得票数 4
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我有一个numpy矩阵X，我尝试使用以下代码更改第一列的数据类型：
X[:, 1].astype('str')
print(type(X[0, 1]))
但我得到了以下结果：
<type 'numpy.float64'>
有人知道为什么类型没有改为str吗？更改X的列类型的正确方法是什么?谢谢！
浏览 0提问于2016-04-10得票数 9
我认为当涉及到矩阵-向量乘法时，@运算符与函数np.dot和np.matmul都是3个等价的。当矩阵是np.ndarray时，它们给出相同的结果。 import numpy as np
M = np.ones((2, 2))
a = np.arange(2)
M @ a
Out[11]: array([1., 1.])
np.dot(M, a)
Out[12]: array([1., 1.])
np.matmul(M, a)
Out[13]: array([1., 1.]) 但是，它们的行为与scipy的LinearOperator接口不同 from scipy.sparse.linalg
浏览 29提问于2021-05-07得票数 1
我有一个由COO矩阵构建的CSR矩阵，如下所示：
coord_mat = coo_matrix((data, (row, col)), dtype=np.float64)
它被用作具有底层C实现的库的输入，我相信我的矩阵的数据类型是double(np.float64)。但是，我遇到了以下错误：
ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'flt' but got 'double'
我去做了一些研究，找到了，它告诉我NPY_FLOAT数据类型在C中被转换为32位浮点型，而我当前拥有的数据类型对应于64位双精度型。我是不
浏览 26提问于2016-09-22得票数 2
2回答
假设我有两份清单：
header = ['a', 'b', 'c', 'd']
data_type = ['str', 'str', 'float64', 'float64']
我怎样才能得到这样的综合列表：
data_type = {'a':str, 'b':str, 'c':float64, 'd':float64}
这用于在dtype方法中定义pd.read_csv。
浏览 0提问于2016-11-14得票数 0
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3回答
我写了一系列的矩阵运算，其中我取一个二维浮点数组，把它当作一个矩阵，并对它执行矩阵运算来获得一个逆。我的问题是，虽然我与类方法一起使用的数组不是类的一部分，但是每次以数组作为参数运行该方法时，数组本身也会被修改。
首先，我将描述如何得到我的矩阵的逆，然后我将显示输出。
矩阵求逆的步骤如下：
得到辅助因子矩阵(即，创建一个矩阵的子矩阵，然后否定所有其他条目)。如果C=辅助矩阵，M=次矩阵，I是当前行，j是当前列，则C =M *( -1 )^( i+j )
通过转换辅助因子矩阵(用其类似的列替换行、列项、行项，反之亦然)，将辅助因子矩阵转换为辅助矩阵(也称为伴随矩阵)。如果C=余因子矩阵，
浏览 4提问于2016-04-08得票数 2
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我正在尝试使用以下代码生成数据类型为float的10000*10000矩阵，其中包含非零条目：
import numpy as np
list_going_in=np.random.rand(10000,10000)
但它需要超过一秒钟的时间才能生成，有没有比这个更快的方法。
感谢你的帮助。
浏览 8提问于2018-07-23得票数 3
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对于我目前正在进行的一个项目，我需要生成大量的伪随机浮点数，在0到1之间，在数千到几十万之间，尽可能快。
最好的方法是什么？
我目前能想到的选择是：
C rand()，比我的经验要快得多。
C++11随机数，从我所听到的比较慢但更好的随机数。
自定义散列函数，如：
u_int32_t seed = 1;
seed = (seed ^ 61) ^ (seed >> 16);
seed = seed + (seed << 3);
seed = seed ^ (seed >> 4);
seed = seed * 0x27d4eb2d;
seed = seed ^
浏览 1提问于2020-06-23得票数 0
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考虑有一个矩阵。从这个矩阵中，我从每一行中选择相同数量的元素。假设矩阵是nxn，我从每一行获取m元素(m<n)。
我将使用这些选定的元素构建一个mxm矩阵。在每一行中，我将取自原始矩阵的元素放入其中(当然是相同的行索引)。
实现这一目标的最佳方法是什么？
谢谢你
浏览 0提问于2012-06-08得票数 0
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在我的代码中有一个特殊的bug，我似乎找不到。对于上下文，i是一个图像，一个矩阵，由从0到255的缩放值组成。GetSpatAvg是这里不包含的函数。我面临的问题是ngtdm中的元素总是最大为255。当这个函数结束时，我得到了ngtdm矩阵，它由许多值组成，这些值都是255。下面的代码和我电脑上显示的一模一样。
function ngtdm = getNGTDM(I,d)
[rowI, colI] = size(I);
ngtdm = zeros(256, 1);
for r=1+d:rowI-d
for c=1+d:colI-d
浏览 0提问于2013-07-17得票数 0
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我使用下面的代码来乘以矩阵：
cblas_sgemv(CblasRowMajor, CblasNoTrans, n, n, 1, (float *)A, n, B, 1, 1.0f, C, 1);
其中A是n×n矩阵，B是n×1矩阵。
for (k = 0; k < n; k++)
for (i = 0; i < n; i++)
C[i] += A[i * n+ k] * B[k];
可能的原因是什么？
浏览 7提问于2021-10-31得票数 0
好的，我正在处理最普通的事情，我有一个空格分隔的文本文件，第一行有一个标题，每个观测值都有一行，我想在matlab中打开这个文件。如果我在R中这样做，我没有任何问题，它将创建最基本的矩阵，瞧！
但MATLAB似乎对此很恼火……
文本文件示例：
"picFile" "subjCode" "gender"
"train_1" 504 "m"
etc.
我能得到像矩阵一样的东西吗？然后，我想让MATLAB通过做data(1,2)来提取一些数据。
做这件事最简单的方法是什么？似乎必须使用f型函数编写循环只是浪费时间……
浏览 2提问于2014-03-10得票数 1
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嘿，我正在尝试在我的程序中实现3D拾取，如果我不从原点移动，它就能完美地工作。这是非常准确的。但是如果我将模型矩阵从原点移开(视图矩阵的眼睛仍然是0,0,0)，拾取向量仍然是从原始位置绘制的。它应该仍然是从视图矩阵eye (0,0,0)中绘制的，但它不是。
Vector3d near = unProject(x, y, 0, mMVPMatrix, this.width, this.height);
Vector3d far = unProject(x, y, 1, mMVPMatrix, this.width, this.height);
Ve
浏览 1提问于2012-06-27得票数 0
7回答
将特征矩阵转换为C数组
、、、
库可以将现有内存映射到特征矩阵。
float array[3];
Map<Vector3f>(array, 3).fill(10);
int data[4] = 1, 2, 3, 4;
Matrix2i mat2x2(data);
MatrixXi mat2x2 = Map<Matrix2i>(data);
MatrixXi mat2x2 = Map<MatrixXi>(data, 2, 2);
我的问题是，如何从特征矩阵(例如float[] m)获得c数组(例如Matrix3f a)？特征矩阵的真实布局是什么？真实的数据是否像普通的c数组一样存储？
浏览 1提问于2011-12-09得票数 64
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1回答
MKL矩阵转置
、、、
我有一个非常大的矩形和正方形浮点数以及复数矩阵。我想知道有没有合适的MKL转置程序？在MKL中有mkl_?imatcopy，请给我举个例子。
我试过了，但它不能转置矩阵
size_t nEle = noOfCols * noOfRows;
float *data = (float*)calloc(nEle,sizeof(float));
initalizeData(data,noOfCols,noOfRows);
printdata(data,noOfCols,noOfRows);
printf("After transpose \n\n"
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
2回答
给定一个矩阵(numpy数组) A和一个向量v。
A = np.array([[5,0],[1,-2],[0,2],[-1,3],[1,2]])
v = np.array([0,2])
获得矩阵A中向量v的索引的最佳方法是什么(在这种情况下，应该是2)。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 1
我正在尝试使用numpy从文件中加载一个矩阵。当我使用除dtype以外的任何float时，都会得到以下错误：
OverflowError: Python int too large to convert to C long
代码：X = np.loadtxt(feats_file_path, delimiter=' ', dtype=np.int64 )
问题是，我的矩阵只有整数，我不能使用float，因为矩阵中的第一列是引用节点ids的整数“键”。当我使用float时，numpy将整数id“圈”成32423e^10，我不希望出现这种行为。
所以我的问题是：
如何解决Ove
浏览 6提问于2014-10-14得票数 2
我在尝试规范企业社会责任矩阵，
但是我得到了一个错误：(*** TypeError: No matching signature found).
from sklearn.preprocessing import normalize
normalize(x_m, norm="l2", axis=1)
矩阵为609186x849632“numpy.float16”型稀疏矩阵，以压缩稀疏行格式存储了189140200个元素。
浏览 0提问于2018-09-15得票数 1
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3回答
MATLAB支持float16操作吗？如果是这样，如何将双倍矩阵转换为float16？我正在对一个大矩阵进行算术运算，其中16位浮点表示对于我的表示就足够了。用双精度数据类型表示会占用4倍以上的内存。
浏览 6提问于2012-08-29得票数 4
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编辑:感谢您之前的回答。但实际上我想用CUDA来做这件事，显然CUDA没有函数填充。我必须为每个线程填充一次矩阵，所以我想确保我使用的是最快的方法。这个for循环是我最好的选择吗？
我想将float的矩阵设置为可能的最大值(以float为单位)。做这项工作的正确方法是什么？
float *matrix=new float[N*N];
for (int i=0;i<N*N;i++){
matrix[i*N+j]=999999;
}
提前谢谢。
浏览 1提问于2011-07-27得票数 4
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让x = randn(100, 2)。我想将x写到它自己的文件中。该文件将包含x，并且只包含x，而x将永远只包含Matrix{Float64}类型。在过去，我一直使用HDF5来完成这个任务，但是我突然意识到这是过头了，因为在这个设置中，每个文件只有一个数组。请注意，JLD使用的是HDF5，因此也是过载的。
1)，假设我只想读取整个矩阵，那么读写x的最快方法是什么？
2)，假设我想读取矩阵的一部分，那么读写x的最快方法是什么？
3)假设我可能想读取矩阵的一个片段，或者重写矩阵的一个片段(但不改变矩阵的大小)，那么读写3) x的最快方法是什么？
浏览 3提问于2017-11-17得票数 1
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问:有没有一种快速的方法将2D Numpy矩阵转换为一组Pandas系列？例如，(100 x5) ndarray，到5个系列，每个系列有100行。 背景:我需要使用随机生成的不同类型的数据(浮点数、字符串等)创建一个pandas数据帧。目前，对于float，我创建了一个numpy矩阵，对于strings，我创建了一个字符串数组。然后，我将所有这些内容与axis=1结合起来，形成一个数据帧。这不会保留每个单独列的数据类型。 为了保留数据类型，我计划使用pandas系列。由于创建多个浮点数系列可能比创建一个浮点数的numpy矩阵慢，我想知道是否有一种方法可以将numpy矩阵转换为一组系列。 Th
浏览 29提问于2021-04-29得票数 0
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我有一个迭代器，它包含13,104,640个三元组(i,j,value)项。i表示行的索引，而j表示矩阵的列的索引。我还声明了一个2D ndarray，所有的项目都是1。当我使用for循环加载2Dndarray和迭代器中的项目时，时间消耗非常高。
我怎样才能提高用该迭代器的项加载2Dndarray的效率？
下面是我的python3代码的补丁：
nn = 5120
prxy_matrix = np.ones((nn, nn), dtype=float)
for i,j,p in iterator_A:
prxy_matrix[i][j] = p
prxy_matrix[j][i]
浏览 8提问于2019-11-05得票数 0
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1回答
因此，我试图在OpenCL内核中执行一些操作。我有一个名为filter的缓冲区，它是一个以值1初始化的3x3矩阵。
我从主机端将其作为参数传递给OpenCL内核。问题是当我尝试将设备端的缓冲区作为float3向量获取时。对前-
__kernel void(constant float3* restrict filter)
{
float3 temp1 = filter[0];
float3 temp2 = filter[1];
float3 temp3 = filter[2];
}
前两个临时变量的行为与预期相同，它们的所有值都为1。但是，第三个
浏览 1提问于2019-09-26得票数 1
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我已经开始使用numpy和接口UMFPACK的pysparse包，但是numpy的浮点结果有一个问题。顺便说一下，这是一个结构问题的lanczos特征值求解器。
当我在MATLAB中做同样的运算时，我得到了不同的结果，结果在1e-6,1e-8的数量级上，用MATLAB的表示，我得到了正确的特征值。NumPy和PySparse的结果也不是很远，至少在阶数上是这样，然而，使用它们来创建一个三对角矩阵，在该矩阵上寻找特征值是问题的根源。我不能理解哪里出了问题，问题出在浮点表示上，但是如果可能的话，如何解决这个问题呢？我尝试使用'Float64‘作为我的数据类型，但这并没有改变问题的结果。比如
浏览 0提问于2011-05-31得票数 4
我是Python的新手，现在遇到了很多问题，因为我总是遇到这个错误。我正在尝试改变下面的等式，如下所示： z = np.power(((float(X) * theta.T)-float(Y)), 2) 但我似乎不能让它工作。 我的代码： # convert from data frames to numpy matrices
X = np.matrix(x.values)
Y = np.matrix(y.values)
theta = np.matrix(np.array([0,0]))
# cost functionstrong text
def computeCost(X, Y
浏览 78提问于2021-04-13得票数 0
1回答
好的，我正在实现一种算法，它通过以下位置计算3x3矩阵的行列式：
A = [0,0 0,1 0,2
1,0 1,1 1,2
2,0 2,1 2,2]
目前，算法如下：
float a1 = A[0][0];
float calula1 = (A[1][1] * A[2][2]) - (A[2][1] * A[1][2])
然后，我们转到下一篇专栏，它将是：
float a2 = A[0][1];
float calcula2 = (A[1][0] * A[2][2]) - (A[2][0] * A[1][2]);
就像这样，再过一次。现在，就我个人而言，这并不是很
浏览 4提问于2014-06-08得票数 1
回答已采纳
我理解这段代码产生了什么，但我不知道它是什么样的语法(或函数)。
代码
void main()
{
float af;
int a = 75;
int cov = 100;
af = a/cov;
printf("af: %f\n", af);
af = (float) a/(float) cov;
printf("af: %f\n", af);
}
输出
af: 0.000000
af: 0.750000
如果在两个(float)变量前面没有int，它就会对整数进行除法(从而返回0.0)，然后将其转换为
浏览 0提问于2019-03-19得票数 2
回答已采纳
我是CUDA的新手，我试着用cuBlas库为QR分解实现了一个吉文斯旋转。
我用过
cublasStatus_t cublasSrotg(cublasHandle_t handle, float *a, float *b, float *c, float *s)
用于计算c和s以及
cublasStatus_t cublasSrot (cublasHandle_t handle, int n, float *x, int incx, float *y, int incy, const float *c, const float *s)
用于1000 x 1000矩阵的旋转。因为cublaSro
浏览 1提问于2012-06-20得票数 0
1回答
一个简单的问题，但我如何在HLSL中访问4x4矩阵中的单个浮点数或浮点数4？
我尝试过:对float3使用matrix._m00_m01_m02，但无济于事。我也尝试了matrix._00_01_02，但没有效果。
在HLSL中获取矩阵的单个浮点数或浮点数3/4的正确方法是什么？
另外，如何在矩阵中插入float4？
浏览 1提问于2013-04-24得票数 1
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我最近在使用scipy将coo_matrix转换为密集矩阵时遇到了困难。我有一个dtype float16稀疏矩阵，并尝试将其转换为稠密矩阵。该错误抱怨被赋予了一个char类型的数组。但是，我非常确定我正在传递一个float16类型的数组。
错误是：
self.Xd_train = X_train.todense()
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\base.py", line 501, in todense
return np.asmatrix(self.toarray(order=order, o
浏览 0提问于2013-05-11得票数 2
回答已采纳
嘿-我是python初学者，我想弄清楚以下几点：
我想将形状(n，n)的矩阵与形状(v)的向量相乘，这样输出就具有形状(n，n，v)。
我的代码看起来像这样，但它一点也不优雅。
def D(x,y,B,n):
# shape of x,y is (n,n) # shape of B is (v)
a = np.ndarray(shape = (n,n,1), dtype = float)
b = np.ndarray(shape = (n,n,1), dtype = float)
a = np.arctan2(y, x)*(B[0])/(2.*math.p
浏览 34提问于2020-05-29得票数 0
简单的问题
V= 1,2,3,4 w= 1,2,4,4
V == w
返回
1 1 0 1
它逐个比较条目，为什么不比较整个数组并返回0呢？如何做到这一点呢？
另外，如果我看到的数据类型是1x4逻辑类型，这是什么意思；具有逻辑数据类型的1x4矩阵？
我不知道矩阵可以包含逻辑数据类型。如何将1x4逻辑矩阵转换为具有数字数据类型的矩阵？
所以这些是我的问题。
浏览 2提问于2017-04-07得票数 0
1回答
我创建了一个Cython代码，用于在密集矩阵和稀疏向量之间进行矩阵操作，如下所示(在我学习Cython时，我不确定这是一个好代码，但这是迄今为止我能想到的最好的代码)：
import numpy as np
cimport numpy as np
ctypedef np.float64_t dtype_t
ctypedef np.int32_t dtypei_t
cimport cython
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.nonecheck(False)
def cdenseXsparse(np.nd
浏览 2提问于2013-09-24得票数 8
回答已采纳
我有一个名为Matrix的类，因为有两个变量要定义rows和columns。
问题：
在类的构造函数中，我希望动态地分配行和列的值以及数据类型。
在c++中有办法做到这一点吗？
示例：
在矩阵类的M1中，行和列的数据类型设置为long long int，而在矩阵类的M2中，数据类型是int。
浏览 1提问于2019-05-16得票数 0
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我刚开始学习c++，只是学习堆栈推送和pop操作。我编写了一个小程序来推送和弹出堆栈中的一些元素。我的示例程序如下：
// stack::push/pop
#include <iostream> // std::cout
#include <stack> // std::stack
int main ()
{
std::stack<int> mystack;
for (int i=0; i<5; ++i) mystack.push(i);
std::cout << "Popping o
浏览 7提问于2016-10-12得票数 0
我发现矩阵向量积中的Float32矩阵的速度比Float64矩阵快两倍。我试图将精度降低到Float16，希望我能获得更快的速度，但性能比Float64差得多。
浏览 7提问于2021-04-10得票数 1
3回答
我想要创建一个空矩阵，然后在里面插入字母。
s = np.zeros(2,3)
s[0,0]='A'
输出：
ValueError: could not convert string to float: 'A'
根据我的理解，矩阵s只接受数字，因此它拒绝字符串A。但是，在没有复杂功能的情况下，是否有可能做到这一点？
浏览 11提问于2022-08-03得票数 0
回答已采纳
我想实现一些矩阵向量数学。有像float2，int2这样的向量类型，但我在CUDA中找不到任何内置的类型矩阵。
有没有适合这类操作的库？
浏览 1提问于2012-08-13得票数 3
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1回答
我想知道在GSL (Gnu科学库)中计算矩阵中所有元素之和的最佳方法是什么。我没有看到任何这样做的库函数，所以我需要自己对所有索引求和吗？
浏览 0提问于2015-12-08得票数 0
我有这种类型的文本的.dat文件
示例：АqMAЅAЂ‰їHB MA @ЅЕїHBїHBЂXLAЂЅA‡їHBАЅU5ЅAЕїHB @AЕ@AюHB HB [VA A±“юHB @3MA±U=‰]їHB HBАKA JЅAЂ‰їHB HBЂdJA；1ЅAЅAр‡їHB HBАZA a jЅA‘†їHBААFA±ЅAе†їHBА’XAЅAе†їHBЗїHBАHA OlЅA 2欧元HBА5WAЅA vBр‡їHBАA Uu Uu Uu UuАHB HB >FA Uu HB ^A±ЅA 2欧元їHBА“\A UuЅA OlїHBЂГOA OlЅAр‡їHB @аEA UЅAЂ‰їHB HB @
浏览 5提问于2022-01-13得票数 -1
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1回答
本征交叉产品铸造
、、
对于Eigen，必须在编译时知道.cross的参数大小为3 (例如，将矩阵声明为Eigen::Matrix<float, 3, 1> ... )。
现在我在想，抛出一个动态矩阵会不会有什么影响？例如：
Eigen::Matrix<float, -1, 1> a(3), b(3), c(3);
...
typedef Eigen::Matrix<float, 3, 1> vector3_t;
c = ((vector3_t)a).cross((vector3_t)b);
我看不出有什么不好的一面。有没有隐藏的复制机制？
浏览 5提问于2017-05-15得票数 0
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1回答
我在我的程序中计算了一些矩阵。它的尺寸很大，大约是5000x3000。我想进行一次计算，保存它们，然后从文件中加载矩阵值，填充它。实现它的最佳方式是什么?用什么方式？
浏览 11提问于2019-04-19得票数 1
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1回答
我是cuda的新手，学习GPU编程。我想要添加两个nxm矩阵(float* A和float* B)，并将结果存储在内核中的float* C中。目标是获得最快的实现。我有以下问题：
我想知道如何调整块和网格以获得最佳的性能(无论是小的和大的，n和m)。
给矩阵的每个元素分配一个线程是很好的。然而，对于大的n和m是不可能的。那么，最好的选择是什么呢？
基质填充如何提高性能？
浏览 1提问于2019-01-29得票数 0
1回答
我用C编写，希望有一些类型变量的实现。例如，在Haskell，我可以这样写：
data Matrix a = Matrix [a] Int Int
我可以用任何类型的“a”来定义矩阵。在C语言中，我为每种类型编写了一些结构：
struct zMatrix {
int dim_row;
int dim_col;
int *coords;
};
struct rMatrix {
int dim_row;
int dim_col;
float *coords;
};
...
是否有某种方法可以有一个泛型矩阵结构和一些函数来创建一个矩阵来指定和弦字段的类型？类似于：
str
浏览 1提问于2016-04-09得票数 0
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1回答
我想知道，在实现Dijkstra算法时，将图形存储在文本文件中最有效的方法是什么？(邻接矩阵，关联矩阵？等)
浏览 0提问于2018-05-27得票数 0
我有一个包含250个变量(integer和float)的.csv文件，这些变量具有给定的列名。第一列是序列号，最后一列是'label‘我正在使用github中的代码将其导入为numpy数组：
from numpy import genfromtxt
train_data = genfromtxt("file.csv", delimiter=',',names=True,dtype=float)
输出为：
[ ( 0., 25.20824887, -16.745.......,) (( 1., -86.93144987, 0.42822719, ..
浏览 3提问于2018-03-27得票数 1
我挖掘了cupy稀疏矩阵的文档。
像在scipy中一样，我希望有这样的东西：
from scipy.sparse import csr_matrix
A_csr = csr_matrix([[1, 2, 0], [0, 0, 3], [4, 0, 5]])
但在cupy
若要将CuPy ndarray转换为CuPy稀疏矩阵，请将其传递给每个CuPy稀疏矩阵类的构造函数。
# from cupy.sparse import csr_matrix as cp_csr_matrix
from cupyx.scipy.sparse import csr_matrix as cp_csr_ma
浏览 6提问于2022-04-01得票数 1
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