sparse-matrix

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行列の各行に先行ゼロを取り除きたいが、一度に1つをゼロにすることに制限する。これは私の現在の解決策ですが、これを行う簡単な方法はありますか？ a = [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 2 3 4 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 0 0 0 0 0 1 2 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

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Pythonで与えられた大きな疎行列の異なる行の操作から新しい疎行列を作成する

Sは大きなscipy-csr-matrix（疎）であり、key-> index（位置）の辞書Dです。 S &の行ベクトルA values - > Sの他の行ベクトルlのすべてのインデックス（位置）のリストlの各行ベクトルに対して、Aを減算して新しいベクトルを得る。新しいスパース行列で更新されます。フォームの辞書 - > {1：[4,5、...、63]}次にで新しいスパース行列を作成する必要が.

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scipy.sparse.linalg.svdsを適用するとメモリエラーが発生しますか？

140GBのRAMを搭載した64ビットマシンでscipy.sparse.linalg.svdsを使用して、疎なマトリックス（40,000×1,400,000）を分解しようとしました。 k = 5000 tfidf_mtx = tfidf_m.tocsr() u_45,s_45,vT_45 = scipy.sparse.linalg.svds(tfidf_mtx, k=k) Kが1000から

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BOOST疎行列

親愛なるStackOverflowのコミュニティ：私はかなり後押しする新たなんだ、と私はそのuBLASライブラリのスパース行列を使用しようとしています。私が遭遇する問題の1つは、疎な行列を計算した後、それをバイナリファイルに保存し、他のいくつかのプログラムからファイルを読み込み、疎行列を復元することです。私はBOOST疎行列のために同様の書き込み操作を行うことができます場合、私は思ったんだけど

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SparseBooleanArray.equals（）が正常に動作しない

次のコードでは、equals()がtrueを返すと予想していますが、そうではありません。私はここで何が欠けていますか？デバッガの両方の配列を見ると SparseBooleanArray array_0 = new SparseBooleanArray(); array_0.put(0, true); array_0.put(2, true); SparseBoole

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H2Oで長い形式から広い形式へデータをキャストするにはどうすればよいですか？

私はH2Oにアップロードし、可能であれば単一のマシンで解析したい（あるいは、現在利用可能なハードウェアとソフトウェアよりも多くのハードウェアとソフトウェアが必要であるという確かな発見がある）、標準化され整然とした「長い」データ構造のデータを持っています。データは大きいものの、膨大ではありません。効率的な正規化された形式で3列のおそらく7000万行、スパース行列（大多数のセルがゼロ）にキャストされた

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スパース行列の不整合表

私は大きなスパース行列を持っています。今私は列のペアのすべての組み合わせのcontingencyテーブルを作成したい。たとえば：は、のは、私の疎行列がマット D1 D2 D3 D4 D5 .. Dn 1 0 1 0 0 .. 0 0 1 1 1 1 .. 1 .. .. .. .. .. .. .. 1 0 1 0 1 .. 1 今（D1、D2）、（D1、D3）のための例の分割表の

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MatlabのSparse MatrixはO（1）時間にデータ入力を読み取ることができますか？

スパース行列にゼロ以外のエントリを効率的に追加/削除するには、バイナリツリーなどを使用して、O（logN）時間内にそのような操作を完了させます（Nは非ゼロエントリの数です）。したがって、ゼロでないエントリを読み取ることはまた、O（logN）時間を要する可能性がある。しかし、実際には、疎行列Aに任意の項目を追加/削除する必要はなく、行列 - ベクトル乗算Axを実行するために非ゼロ項目を読み取るだけ

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scipyの疎な行列でmaskがTrueの要素を0にする効率的な方法

私は2つのscipy_sparse_csr_matrix 'a'とscipy_sparse_csr_matrix（boolean） 'mask'を持っています。真です。例えば >>>a <3x3 sparse matrix of type '<type 'numpy.int32'>' with 4 stored elements in Compressed Sparse Row for

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対数関数が同じ正規行列とスパース行列に適用された場合、結果が異なるのはなぜですか？

log関数を同じ規則的な行列と疎行列に適用しようとすると、得られる結果が異なります。これらの機能を適用する際に留意すべきことはありますか？以下は再現可能な例です。 TestMatrix = matrix(c(3,1,0,0,0,4,0,1,0,0,2,1,1,2,0,6,1,0,1,0,1,0,0,0,0),5,byrow = TRUE) TestSparseMatrix = Matrix(Te