sparse-matrix

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私は配列の先頭に（.push（）を使用して最後に追加するのではなく）追加したいという状況にあります。私が収集できるものから、.unshift（）メソッドを使用すると、潜在的にIE 8で動作しないでしょうか？私は "それは大丈夫です。配列の終わりから始まって、私の道を下っていく値を設定します"と思っていましたが、それはすべてのブラウザで大丈夫ですか？することは、[OK]をすべてのブラウザでこれ

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大きなscipyスパース行列を作成する

scipyスパース行列を構築する最善の方法の1つは、coo_matrixメソッドです。 coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)]) where: data[:] are the entries of the matrix, in any order i[:] are the row indices of the matrix entries j[

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最初の「try：」でスパース行列の一部にデータを割り当てることができないのはなぜですか？

私はcrsスパース行列の一部に値を割り当てたい（私は高価だと知っていますが、私のプロジェクトでは問題ありません）。私は、疎な行列の一部にfloat変数を割り当てようとしましたが、最初は機能しません。しかし、私が「例外」で全く同じことをしても、完璧に動作します。次に、疎な行列のdtypeとその一部を調べようとしました。何らかの理由でそれらが異なっています。行列全体のデータ型はfloat16ですが

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Numpyドットプロダクト小行列用MemoryError

推薦システムの共同フィルタリング手法として、特異値分解（SVD）を実装したいと考えました。私はこれを持っていますsparse_matrix、項目を表すユーザーと列を表す行と、ユーザー項目評価としての各マトリックス項目。 >>> type(sparse_matrix) scipy.sparse.csr.csr_matrix まず私はSVDを使用してこの行列を因数分解： from scipy.s

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スパース行列の行の連続する要素

私はCOO形式で格納された疎行列で作業しています。各行ごとに連続する要素の数を取得する最も速い方法は何でしょうか。は、たとえば次の行列を考えてみます。 a = [[0,1,2,0],[1,0,0,2],[0,0,0,0],[1,0,1,0]] そのCOO表現が (0, 1) 1 (0, 2) 2 (1, 0) 1 (1, 3) 2 (3, 0) 1

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スパースでない非対角配列のインデックスが逆になるのはなぜですか？

私は820行を含む疎な行列ファイルを持っています。ファイルの数行のサンプルは次のとおりです。 0 547 1 1 547 1 2 539 0.500000 2 540 0.500000 3 512 0.333333 3 515 0.333333 この疎な行列ファイルをMatlabにインポートします。ファイルに含まれる完全な行列は、1184行と等しい数の列を持ちます。スパース

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なぜ私のコンピュータのメモリよりも（明らかに）大きめの配列を作ることができますか？

私は以下のコードを実行すると： import scipy.sparse x = scipy.sparse.random(100000, 100000, 1e-4) y = x.toarray() print(y.nbytes) を私は= 80ギガバイト800億バイトの出力を取得します。それでも、私はわずか4 GBのRAMを搭載したMacbook Airを使用しています。私の記憶容量よりも

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なぜPythonでの疎な行列計算が遅すぎるのですか

私が使用している形式は、csr疎行列です。これは、追加とドット演算子のための最速の疎構造であることが推奨されています。私はその性能をnp.arrayのaddとdot演算子と比較しました。しかし、疎な行列の計算は密度の高い形式の場合よりもはるかに遅いというのは非常に奇妙なようです。それはなぜです？また、スパースコンピューティングを実装するための効率的な方法はありますか？ import numpy a

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SparseArrayとHashmapの違いは？

私はSparseArrayとHashMap間のパフォーマンスとefficencyを知りたいとどちらが使用することをお勧めします。 SparseArrayを使用する際に分かりましたことができないとSparseArrayためHashmap