sparse-matrix

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    私は疎な三角系をどのように効率よく解くかを考えています。 例えば、我々がスパース上三角行列、Au及び右辺bを構築することができます。しかし、それがあることは明らかである、我々はSPSOLVEを使用して問題の解決策を得ることができます import scipy.sparse as sp import scipy.sparse.linalg as sla import numpy as np

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    私は非常に大規模なscipyのダウンロード疎行列(CSR_MATRIX)を持っています。私はちょうど私が、各行の値の合計とも行列の各列の値の合計を計算する方法を知りたいです。 私は、同じ操作を行うコードを持っているが、それはCSC_MATRIXを使用しています。行と列を合計することに関して、これらの2つの間に異なるものはありますか? 私は多分、私は他の人も使用することができますまたは他の私はそれを

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    の最初の非ゼロ要素、 A = [ -1 0 -2 0 0 2 8 0 1 0 0 0 3 0 -2 0 -3 2 0 0 1 2 0 0 -4]; どのように各行の最初の非ゼロ要素のベクトルを得ることができますか?

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    BOWフィーチャ表現に疎行列を使用したいと思います。私はscipyからcoo_matrixを試しましたが、私がしたいことをサポートしていないようです: 私はすべての0の行列を初期化し、適切な場合には1に変更したいと思います。しかし、マトリックスをインデックス化しようとすると、たとえばmyMatrix [0] [0] = 1(またはmyMatrix [0] [0] [0] = 1)さえすれば、すべて

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    3答えて

    私は今パンダにsupport for Sparse Matrices and Arraysがあることに気付きました。現在、私はこのようなDataFrame() Sを作成します。 return DataFrame(matrix.toarray(), columns=features, index=observations) scipy.sparse.csc_matrix()またはcsr_matr

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    私は非常に長いベクトル1xr v、非常に長いベクトルw 1xs、および行列A rxsを持っています。これはスパースですが(寸法は非常に大きいです)。 私はMATLABが最適化されるように、次のように私はメモリとのトラブルに実行されません期待していた:私はので、MATLABは、実際にフルv'*w行列を生成しようとしているよう A./(v'*w) が、それはそうですメモリ不足の問題が発生しています

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    特定の条件を満たさない行を疎行列のためにゼロで置き換える最善の方法は何ですか?例えば、(私は普通、例示のためにアレイを使用): a = np.array([[0,0,0,1,1], [1,2,0,0,0], [6,7,4,1,0], # sum > 10 [0,1,1,0,1], [7,3,2,2,8], # sum > 10

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    スラムパッケージまたはマトリックスパッケージのいずれかにビルトイン関数があり、単純なトリプレットマトリックス形式のスモールマトリックスをスラムパッケージからスパースに変換しますdgTMatrix/dgCMatrix形式の行列(Matrixパッケージから)? シンプルなトリプレットマトリックスから非ゼロのエントリにアクセスする組み込みの方法はありますか? 私は実際に、組み込みの方法はありR

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    私は、複数の(ソフト)制約を持つ疎線形システムを構築しています。私はboost :: ublasを使って行列を構築していたいくつかのコードをEigenに変換しています。 boost:ublasは、既知の(または推定された)非ゼロの数を持つ疎行列を作成する便利な方法を持ち、その要素を更新するのにかなり高速の演算子(int row、int col)を持ちます。 を疎行列:: setFromTriple

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    私は非常に疎な大きなn次元配列を含むアプリケーションを持っています。 scipy.sparseには便利な「ベクター化された取得と設定」機能があり、Cythonを使用して疎な行列に素早く移入することができます。 もちろん、scipyパッケージではn次元は処理できません。 n次元の疎配列をPython sparrayとndsparseで実行した2つのパッケージがあります。しかし、どちらもベクトル化され