sparse-matrix

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我正在使用Matrix库来处理稀疏矩阵。偶尔，我需要运行一个使用Bioconductor软件包的函数，它依赖于S4Vectors库。不幸的是，Matrix中的“colSums”函数与S4Vectors中的“colSums”函数冲突。因此，当我运行这个函数时，它会打破我的“colSums”函数，这真的很烦人。我知道有这个问题，有两种常用的解决方案： 1）根据Bioconductor的包加载矩阵库前

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真正缩放在Cusp中稀疏矩阵矢量乘法？

在尖点，还有一个乘法来计算SPMV（稀疏矩阵向量乘法），其采用一降低和一个结合：对于任何矩阵 template <typename LinearOperator, typename MatrixOrVector1, typename MatrixOrVector2, typename UnaryFunction, typename Binar

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Scipy稀疏矩阵求幂：a ** 16比a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a * a *

我正在做一个简单的稀疏矩阵求幂，a**16，使用scipy-0.17。（注意，而不是单元乘法）。但是，在我的机器上（运行Debian stable和Ubuntu LTS），这比使用for循环或执行像a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a*a这样的傻事慢了十倍。这没有意义，所以我认为我做错了什么，但是什么？ import scipy.sparse from time impo

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关联规则

我想从一个数据集的文本字段计算的关联规则，如使用Python下面之一： ID fav_breakfast 1 I like to eat eggs and bacon for breakfast. 2 Bacon, bacon, bacon! 3 I love pancakes, but only if they have extra syrup! 4 Waffles and bacon.

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修改稀疏矩阵时出现意外行为

我有一个稀疏矩阵M和一个数组a我想将M加1的位置。此数组a可能包含重复项，并且每当a中的元素为n次时，我想将n添加到M中的对应位置。我这样做的方式如下： from scipy import sparse as sp M = sp.csr_matrix((3, 4), dtype=float) M[[0,0,0,0,0], [0,1,0,1,0]] += 1 但是当我运行此，M[0,0]仅增

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“dgTMatrix”的行/列重新缩放范围

我目前正在研究需要乘以某些稀疏矩阵的项目。在R和Matrix包中工作我通过像“Diagonal”或简单的“Matrix”等命令创建矩阵，例如， A <- Diagonal(10) B <- kronecker(Matrix(diag(10)),t((rep(1,10)))) C <- A%*%B 矩阵A是dgTMatrix类的而矩阵B是ddiMatrix类的。有什么办法可以加速乘法

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Eigen填充稀疏行与三元组的主矩阵

我想填补一个稀疏RowMajor矩阵。遵循指南，我使用三元组方法： Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::RowMajor> data_matrix(rows, cols); .... void get_data(const char *dir_name, std::vector<T> tripletList, Eigen::SparseMatrix<doub

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在Tensorflow函数中使用稀疏矩阵参数

我是Tensorflow的新手。我正在尝试在使用Tensorflow的python中编写一个函数，该函数在稀疏矩阵输入上运行。通常我会定义一个tensorflow占位符，但显然没有稀疏矩阵的占位符。定义一个在tensorflow中对稀疏数据进行操作并将值传递给它的函数的正确方法是什么？具体而言，我试图重写一个多层感知器的基本例子，在这里找到https://github.com/aymericd

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混洗时的分段错误csr_matrix

我有一个形状为csr_matrix（40000000，1600000）。我用下面的方法来洗牌这个矩阵： index = np.arange(np.shape(csr_matrix)[0]) np.random.shuffle(index) csr_matrix_new = csr_matrix[index, :] 但得到的错误“段错误”。我已经在小型csr_matrix上测试过这种洗牌方法，它工

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当我使用两个似乎相同的稀疏矩阵创建Jaccard相似度矩阵时，为什么会得到两个不同的表现

当我尝试使用text2vec包中的sim2（）创建Jaccard相似度矩阵时，我对一个奇怪的性能问题感到困惑。我有一个稀疏矩阵[210,000 x 500]，为此我想获得Jaccard相似矩阵，如上所述。当我直接尝试使用矩阵在SIM2的功能，它需要在30分钟内culminutes错误消息这是R脚本，我用： library(text2vec) JaccSim <- sim2(my_spars