Pythonで4Dスパース行列を効率的に作成して処理する方法

4Dスパース行列（21x21x21x21）を使用しています。要素の1つだけが1に設定されます。その後、この行列をベクトル化して非ゼロの行を決定します。プロセス全体には約6分かかるため、時間がかかりすぎます。これをPythonで効率的に行う方法はありますか？Pythonで4Dスパース行列を効率的に作成して処理する方法

sparseMatrix = np.zeros((21,21,21,21), dtype = np.int8) 
#w,x,y,z can be any random integer from 0 to 20. 
w = 3 
x = 5 
y = 18 
z = 16 
sparseMatrix[w, x, y, z] = 1 
sparseMatrix_vec = np.reshape(sparseMatrix, [-1,1]) 
sparseMatrix_vec_index = np.nonzero(sparseMatrix_vec)[0][0]

出典

2017-03-31 Ray.R.Chua

あなたのプロジェクトでは、1つの1を含む21x21x21x21の疎な行列で終わりますか？このような場合は、単にデータ表現を変更する必要があります。データを取得するプロセスを使用して、1の位置を単純にエンコードします。 – ma3oun

@ ma3oun、返事をありがとう。これをどのようにエンコードするかの例を挙げることができますか？はい、私はいつも21x21x21x21の疎な行列で終わるでしょう。 –

テンソルフローを使用して、疎なデータを表現することもできます。 Tensorflowは疎なテンソルをサポートし、これらはより効率的に処理されます。詳細はこちら：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/SparseTensor – ma3oun

必要な場合は（X、Y、Z w）は（X、Y、Z、W）のそれぞれは、0と20の間で変化することができるユニークな整数を形成するために、単にベース21の表現を使用します。あなたが探している整数は：

N = w *（21 ** 0）+ x *（21 ** 2）+ y *（21 ** 2）+ z *（21 ** 3）です。

整数を指定すると、整数除算とモジュラスを使用して（w、x、y、z）に戻ることができます。

出典

2017-03-31 12:30:50 ma3oun

Pythonで4Dスパース行列を効率的に作成して処理する方法

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