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Scipyのcsr_matrixに行と列の名前を付けるにはどうしたらいいですか？

これは可能かどうかわかりませんが、おそらく素朴な疑問ですが、Rのrownames()とcolnames()に相当するものをscipy.sparse.csr.csr_matrixに設定するにはどうすればよいですか？私はまた、pandas.sparse.*があるため、いくつかの未解決の問題のため、ここではオプションではありません... my_matrix.dtype.namesはここで働いていない、

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区分的/非連続的な範囲？

ジュリアで区分的/非連続な範囲のためのオブジェクトクラスのいずれかの種類がありますか？ b = UnitRange([1:5, 8:10, 4:7]) 私は現在、オブジェクトやメソッドを見つけることができません：私は他の範囲と組み合わせるしたい場合は、 a = UnitRange(1:5) しかし：たとえば、私は定期的な範囲を作成することができます。私はこのような状況にしたいだけで何だろう

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スパース行列のゼロ以外の値の平均？

私は疎行行列の各行の非ゼロ値の平均を計算しようとしています。マトリックスの平均メソッドを使用して、それをしない： >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> a = csr_matrix([[0, 0, 2], [1, 3, 8]]) >>> a.mean(axis=1) matrix([[ 0.66666667], [ 4. ]])

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どちらのスパース線形ソルバが高速ですか？ SparseLUまたはBiCGSTAB？

私はEigen's SparseLUとBicGSTABメソッドをいくつかの疎なマトリックスでテストしました。その密度の高いものは3000 * 3000から16000 * 16000までです。すべてのケースで、SparseLUはBicGSTABメソッドより約13％高速です。私はBiCGSTABにRowMajorスパース行列を与えなかったし、プリコンディショナーを与えなかった。それが遅い理由かもしれ

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pyspark行列アキュムレータ

pyspark accumulatorを使用してrddから推測された値を行列に追加したいです。私は文書が少し不明であることを発見した。バックグラウンドのビットを追加します。私のrddDataには、1つのカウントをマトリックスに追加しなければならないインデックスのリストが含まれています。たとえば、このリストはインデックスにマップ： from pyspark.accumulators import

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Matlab効率的な疎行列の乗算

私は3つの対角線の要素しか持たない疎な行列を持っています。例えば。また、私は列ベクトルの各列に対応する要素によって、スパース行列の各列内のすべての要素を乗算したい列ベクトルを有します。 MATLABでこれを行う効率的な方法はありますか？スパース行列はAと呼ばれ、列ベクトルBされている場合は、私は明らかに非効率的である A.*repmat(B,[1,9]) のみを試してみました。ここで

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圧縮スパース列（CSC）または圧縮スパース行（CSR）スパース行列？

が、私はそれは多くの行と、この形状にわずか数の列を持っている scipyのダウンロードモジュールを使用して、スパース行列に変換していた設計行列を持って、それが良いCSCやCSRのデザインを使用することです？または、それらは厳密に実行速度と同等ですか？基本的には、この例のようになります。（しかし、多くのより多くの行が真のいずれかにあります）感謝を！

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numpyのintc値を32から64ビットに変更するには

numpyのintcデータ型に問題があります。私はマシン上でLinux 64ビットを実行しています。私は32ビットの限界を超えてインデックスを持つscipy.sparse.csr_matrixをインスタンス化する必要があります。例えば：私はそのようなCSRマトリックスをインスタンス化しています matrix=csr_matrix((2, 4132009369),dtype=int8) これは

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sklearnを使用して大スパース行列でPCAを実行する

私は巨大な疎行列にPCAを適用しようとしていますが、sklearnのランダム化されたPCAはscipyの疎フォーマットの疎行列を扱うことができます。 Apply PCA on very large sparse matrix ただし、私はいつもエラーが発生します。誰かが私が間違っていることを指摘できますか？入力行列「X_trainは」のfloat64に数字が含まれています >>>type(X_t

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エラー

私が気づいた使用scipy.sparse.spdiagsまたはscipy.sparse.diags私はルーチンにかかわる問題であることを検討したい scipy.sparse.spdiags([1.1,1.2,1.3],1,4,4).toarray() 戻り array([[ 0. , 1.2, 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 1.3, 0. ], [ 0.