sparse-matrix

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は、私が使用して問題を抱えているscipy.sparse.csr_matrix：インスタンスの： a = csr_matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) b = csr_matrix([[7,8,9],[10,11,12]]) [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]] にマージする方法を私は道が最初にnumpyの配列にそれらを転送することです

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Eigenの疎行部分行列の掛け算

Eigen :: SparseMatrixのブロック、列、行などの部分行列を掛けようとしています。しかし、複数の部分行列が含まれているときはいつでも、私のプログラムはクラッシュします（そしてgdbと一緒に）。私はEigen 3.2.1で作業しています。ここで例： const unsigned m = 3, d = 1; SparseMatrix<double> H(3*m,3*m); H.s

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Juliaで非常に疎なネットワークマトリックスを定義する最も効率的な方法は何ですか？

私は非常に疎な非常に大きなネットワークのデータを持っています。私は、2つのノードが接続されているかどうかにかかわらず、格納する最もメモリ効率的な方法と、最も簡単にアクセスする方法が何であるか疑問に思っていました。明らかにN個のノードでは、N * N行列を維持することは、格納する空間の面で効率的ではありません。だから私は多分以下のように隣接リストを維持する考え： Array(Vector{Int6

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c（疎行列表現）のコードを改善する

私はこのコードをC言語で書いたので、実行には時間がかかります。それを改善する方法はありますか？私がしたいのは、各行の値を合計し、その値をベクトルに保存することです。このコードでは、i1は行列の行の位置、列および関連する値を含む値です。 i1はソートされません。 while(a < 2*var) { for (int c=0; c < 2*var; c++) {

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スパース行列からアイテムを抽出する

私は一連のテキストコーパスを使用しています。そのため、共起行列を構築する必要があります。私は現在、コードをテストしていますので、実行するたびに別の行列が得られます（list(set())は順序付けされていません）。scipy.sparse.coo_matrix()を使用して疎行列を構築しました。工事の種類。私は、これはそれを行うための最速かつ最もメモリeffictient方法だろうと想像する。私は

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疎と密行列間のベクトル行列積の差

単純なベクトル行列の乗算では、密行列の代わりにscipy.sparse行列を使用すると、異なる結果/出力形式が得られます。私は、次の予想される出力を得るベクトル行列積について import numpy as np from scipy import sparse mat = np.array([[1, 1, 0, 0, 0], [0, 2, 2, 0, 0], [0, 0, 3, 3, 0],

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ドット複雑

私は疎行列と密ベクトルの内積のための時間が増加している理由を理解したい：csrが最速で、その後csc、coo、lilとdok（最も遅いです）。言い換えれば、私はdiferrent fmtのために、このプログラムの開発の時間を測定： A = scipy.sparse.random(1000, 1000, format=fmt) b = np.random.randn(1000, 1) res =

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Scala Breeze DenseMatrixからSparseMatrixへの変換

DenseMatrixをSparseMatrixにすばやく変換する方法を見つけるのに苦労しました。エラー val dm = DenseMatrix((1,2,3),(0,0,0),(0,0,0)) val sm =CSCMatrix(dm.toArray) sm.reshape(3,3) ..私は、アレイにDenseMatrixを平坦化スパース行列に変換し、それを再成形を試みたが、何の変

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scipyで格付けcsr_matrixを作成するには？

私は、この形式のCSVファイルを持っている：私はMOVIEIDとしてuseridと列と行を持つ疎行列を構築したい userId movieId rating timestamp 1 31 2.5 1260759144 2 10 4 835355493 3 1197 5 1298932770 4 10 4 949810645 を。カラム['user']にユーザID、