sparse-matrix

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スパース連結アルゴリズムは、Cognos TM1のパフォーマンスをどのように向上させるのに役立ちますか？

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私は、scipy sparse行列を列単位で反復する方法を理解しようとしています。私は各列の合計を計算しようとしているし、その合計でその列のメンバーに重み付けしています。私は何をしたい、基本的には次のとおりです。 for i=0 to #columns for j=0 to #rows sum=sum+matrix[i,j] for j=0to #rows

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Matlabの行列に繰り返し値を持つベクトルを変換する

私はnxmのブール行列に変換したいnサイズのベクトルを持っています。ここでmはそのベクトルの一意の値の数です。 a = repmat(1:5:20,1,3) a = 1 6 11 16 1 6 11 16 1 6 11 16 私が持っていると思います、結果は、行列12x4です： 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 ... 0 0 0 1 任意のアイデアfor

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numpy.arrayのゼロエントリがメモリを占有していませんか？

大規模な疎行列を格納するためにnumpy配列（例：numpy.ndarray）を使用するとします（つまり、ほとんどのエントリは0です）。ゼロエントリは実際にメモリを占有していますか？ numpyは疎な配列をサポートしていますか？はいの場合、どちらが使用されますか？storage format？

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C＃では、Excel Interopを使用して複数のセル値の書き込みを高速化する方法を教えてください。

私は30データポイントを取得するハードウェアを持っています。これらの各点は、シートが見えるようになる前に、いくつかの異なる場所でスプレッドシートに記録され、次に別のプログラムがスプレッドシートを引き継ぎます。これらの値はすべて、他のプログラムが引き継ぐ前にスプレッドシートに書き込まれている必要があります。各セルを個別に書き込むと、書き込みは約50msかかるため、データ取得を完了するのに約1.25秒

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scipy.sparse：ゼロを0に設定

行列をCSR形式にすると、行（または行）をゼロに設定する最も効率的な方法は何ですか？次のコードは、非常にゆっくりと実行されます。 A = A.tolil() A[indices, :] = 0 A = A.tocsr() 私はCSRフォーマットはスライスに空想のインデックスや設定値のいずれをサポートするように見えるので、scipy.sparse.lil_matrixに変換しなければなりま

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非常に大きな疎行列にPCAを適用する

私はRでテキスト分類タスクを実行しており、サイズ22490×120,000（1％のエントリが400万で、エントリが1％未満）のドキュメント用語行列を取得します。 PCA（Principal Component Analysis）を利用して次元を小さくしたいと考えています。残念ながら、Rはこの巨大な行列を扱うことができないので、私はこの疎な行列を「行列市場形式」のファイルに保存し、PCAを行うために

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Naive Bayes（Python、scikit）のスパース行列/オンライン学習の使用

6,000,000を超えるエントリと150kの各エントリを持つデータセットでNaive Bayesを実行しようとしています。私は、次のリンクからコードを実装しようとしました： Implementing Bag-of-Words Naive-Bayes classifier in NLTK 問題は、私はそれがパラメータだとしてdok_matrixで列車メソッドを実行しようとすると、それがiterke

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は行列

の行とスパース配列の要素を掛ける： >> X = csr_matrix([[0,2,0,2],[0,2,0,1]]) >> print type(X) >> print X.todense() <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'> [[0 2 0 2] [0 2 0 1]] 行列Y： >> print type(Y) >> print te

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スパース行列のFortran 90/95ライブラリ？

私はfortran 90/95で疎行列を扱うためのライブラリを探しています。私は行列 - ベクトル乗算のような非常に基本的な演算しか必要としません。私は何を使用することをお勧めしますか？私の周りで検索しましたとBLASへの拡張は爆風技術フォーラムの仕様書の第3章に記載 "スパースBLASを" と呼ばれる（？）： http://www.netlib.org/blas/blast-forum/、は