我最初问了一个相关的问题here,但实际上并没有解决.也许如果我更具体地改写它的一部分可能会有所帮助. 我使用Matlab的稀疏格式(HDF5,csc I 相信),而我正在尝试使用Pytables直接对其进行操作,但还没有成功.使用h5py,我可以执行以下操作： # Method 1: uses h5py (WORKS) f1 = h5py.F
稀疏稀疏矩阵类型和普通numpy矩阵类型之间似乎存在差异 import scipy.sparse as sp A = sp.dia_matrix(tri(3,4)) vec = array([1,2,3,4]) print A * vec #array([ 1., 3., 6.]) print A * (mat(vec).T) #matrix([[ 1.],
我想找到一种方法来操作scipy.sparse.csr_matrix,以便基于该列获取其元素的总和.例如,如果我有这个： (2, 883) 0.0194935608679 (10, 883) 0.193169152693 (11, 883) 0.1099280996 (18, 883) 0.231353403277 (11, 884) 0.151292618076 (12, 885) 0.0897609047606 (1
我在我的应用程序中使用scipy.sparse,并希望进行一些性能测试.为了做到这一点,我需要创建一个大型的稀疏矩阵(然后将在我的应用程序中使用它).只要矩阵很小,我就可以使用以下命令创建它 import scipy.sparse as sp a = sp.rand(1000,1000,0.01) 这将产生1000 x 1000矩阵,其中包含
我有python pandas系列字典： id dicts 1 {'5': 1, '8': 20, '1800': 2} 2 {'2': 2, '8': 1, '1000': 25, '1651': 1} ... ... ... ... ... ..
编辑：参见this question,我在那里学习了如何使用Numba在Python中并行化稀疏矩阵向量乘法,并且能够与Matlab结合使用. 原始问题： 我观察到,Matlab中的稀疏矩阵向量乘法比Python(使用scipy稀疏矩阵)快4到5倍.这是Matlab命令行中的一些详细信息： >> whos A Name Size
假设我们有一个这样的长一维数组,其中包含数百万个元素： [0,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,… ,, 1,2,2,2,2,2,2,2,2,4,4,4 ,4,4,4,4,4,4,4,3,4,1,1,1,1,1] 如果只有一个重复元素,我们可以使用稀疏数组,但是由于它可以是任何类型的整数值(或一组名义元素),所以这没有我想像的窍门(或者我
我有一个矩阵,索引很稀疏(行和列中的最大值都超过130000),但是实际上只有少数几行/列具有非零值. 因此,我想通过前N个自然数将行索引和列索引移位为仅表示非零索引. 在视觉上,我想要一个这样的示例矩阵 1 0 1 0 0 0 0 0 1 看起来像这样 1 1 0 1 但前提是行/列中的所有值均为零.
我想从稀疏稀疏矩阵中提取特定的行和列-可能lil_matrix将是此处的最佳选择. 在这里工作正常： from scipy import sparse lilm=sparse.lil_matrix((10,10)) lilm[0:4,0:3] 这将返回一个4×3的稀疏矩阵.我不想从矩阵中得到一个块,而是希望有单列和单行.我希望这可以工作： lilm[[1,2,
我有一个循环,在每次迭代中,我得到一个稀疏矩阵N的列c. 我想使用逐列组装/增长/累积N N = scipy.sparse.hstack([N, c]) 为此,最好将行长度为0的矩阵初始化.但是, N = scipy.sparse.csc_matrix((4,0)) 引发ValueError：无效的形状. 有什么建议,如何正确执行？解决方法:你不能与Num
我需要从SciPy稀疏矩阵中删除大量条目. 目前,我将矩阵转换为DOK格式并单独分配每个条目都为0. m = m.todok() for i, j in pruneme: m[i,j] = 0 这非常慢. 有没有更快的方法？解决方法:只要不添加新的非零值,就可以有效地设置CSR稀疏数组的元素,只需用元组对数组进行下标即可： i,
我有一个有效的LAPACK实现,据我所知,它包含BLAS. 我想使用SPARSE BLAS,据我了解this website,SPARSE BLAS是BLAS的一部分. 但是当我尝试使用以下稀疏blas手册运行以下代码时 g++ -o sparse.x sparse_blas_example.c -L/usr/local/lib -lblas && ./sparse_ex.x 编译器(或链接器？)
我试图解决Ax = b,其中矩阵A可以大到接近1M x 1M的大小,稀疏且对称,但可能没有明确定义. 问题在于,使用本征中的sparseLU object来计算分解可能会花费很长时间,并且可以存储一个sparseLU矩阵而不是原始矩阵,这样,只要我们使用相同的矩阵A执行类似的运算,我们就可以无需重新计算 在s
如何使用python生成随机稀疏对称矩阵？ 在MATLAB中,我们有一个函数“sprandsym (size, density)” 但是如何在Python中做到这一点？解决方法:如果你有scipy,你可以使用sparse.random.下面的sprandsym函数生成一个稀疏的随机矩阵X,取其上三角形,并将其转置添加到自身以形成一个对称矩阵.
例如,我有以下csv格式的数据： csv col0 col1 col2 col3 1 A E|A|C 3 0 B D|F 2 2 C | 2 由逗号分隔的每列代表一个功能.通常,一个特征是一热的(例如col0,col1,col3),但在这种情况下,col2的特征有多个输入(由|分隔). 我确信tensorflow可以处理
我到处搜索但是我找不到如何使用Python添加两个稀疏向量. 我想添加两个这样的稀疏向量： – (1048576, {110522: 0.6931, 521365: 1.0986, 697409: 1.0986, 725041: 0.6931, 749730: 0.6931, 962395: 0.6931}) (1048576, {4471: 1.0986, 725041: 0.6931, 850325: 1.0986, 962395:
稀疏矩阵格式(dok)假设不在字典中的键的值等于零.有没有办法让它使用除零以外的默认值？ 还有,有办法计算稀疏矩阵的日志(类似于常规numpy矩阵中的np.log)解决方法:该功能不是内置的,但如果你真的需要这个,你应该能够编写自己的dok_matrix类,或者是Scipy的子类. Scipy实现在这里：https
有没有一种简单的方法来在python中混乱稀疏矩阵？ 这就是我改变非稀疏矩阵的方法： index = np.arange(np.shape(matrix)[0]) np.random.shuffle(index) return matrix[index] 我怎么能用numpy稀疏？解决方法:好的,找到了.稀疏格式在打印输出中看起来有点混乱. index
我通常使用 matrix[:, i:] 它看起来不像我预期的那么快.解决方法:如果要获得稀疏矩阵作为输出,最快的行切片方法是使用csr类型,对于列切片csc,as detailed here.在这两种情况下,您只需执行当前正在执行的操作： matrix[l1:l2,c1:c2] 如果你想要另一种类型作为输出,可能会更快. In
我试图找到一种方法为稀疏矩阵M做矩阵幂：M ^ k = M * … * M k次其中*是矩阵乘法(numpy.dot),而不是逐元素乘法. 我知道如何为普通矩阵做到这一点： import numpy as np import scipy as sp N=100 k=3 M=(sp.sparse.spdiags(np.ones(N), 0, N, N)-sp.sparse.spdiags(np.ones(N), 2, N
我想从python中调用mkl.mkl_scsrmultcsr.目标是计算compressed sparse row格式的稀疏矩阵C.稀疏矩阵C是A与A的转置之间的矩阵乘积,其中A也是csr格式的稀疏矩阵.当用scipy计算C = A点(AT)时,scipy似乎(？)分配新的内存来保存A(AT)的转置,并且肯定为新的C矩阵分配内存(这意味着我不能使
我有一个SciPy稀疏矩阵A,比如CSR格式,以及匹配长度的矢量v. 使用v进行行缩放A的最佳方法是什么,即执行 diag(v)* A？解决方法:简单的方法是让scipy处理血腥细节,并简单地做： scipy.sparse.spdiags(v, 0, len(v), len(v)) * A 编辑如果(且仅当)您的矩阵以CSC格式存储,您可以按如下方
到目前为止,我使用numpy.linalg.eigvals来计算具有至少1000行/列的二次矩阵的特征值,并且在大多数情况下,其大约五分之一的条目非零(我不知道是否应将其视为a稀疏矩阵).我发现了另一个topic,表明scipy可能会做得更好. 但是,由于我必须计算数十万个大小不断增大的大型矩阵的特征值(
我在Linux系统上用C编写了一个代码,它解决了线性系统A x = b,其中A是一个稀疏对称矩阵,使用以下两种方法： >使用UMFPACK顺序分解并进行后向替换. >使用UMFPACK顺序分解,然后使用cuSPARSE库进行向后转发. 我的系统配置是：CUDA版本5.0,UMFPACK版本5.6.2,Linux内核版本Debian 3.2.46-1,
问题简而言之 给定一个大的稀疏csr_matrix A和一个numpy数组B,构造numpy矩阵C的最快方法是什么,这样C [i,j] =所有k的sum(A [k,j]),其中B [k] ==我？ 问题的细节 我找到了一个解决方案来做到这一点,但我并不满足于需要多长时间.我将首先解释问题,然后我的解决方案,然后显示我的代码,
