Результаты поиска по запросу "sparse-matrix"
Принял этот ответ, так как он решил мою предыдущую проблему.
от вопрос уже есть ответ здесь: Разреженная матрица из плотного тензорного потока [/questions/39838234/sparse-matrix-from-a-dense-one-tensorflow] 2 ответаЕсть ли способ преобразовать плотный тензор в разреженный тензор? По-видимому, Tensorflow ...
Вместо этого вы можете построить новую разреженную матрицу следующим образом:
могу эффективно изменить форму и scipy.sparse csr_matrix? Мне нужно добавить ноль строк в конце. С помощью: from scipy.sparse import csr_matrix data = [1,2,3,4,5,6] col = [0,0,0,1,1,1] row = [0,1,2,0,1,2] a = csr_matrix((data, (row, col))) ...
напрямую, но это для расчетов, которые не меняют разреженность. Когда вы начинаете изменять разреженность (добавляя или удаляя ненулевые значения) напрямую, вы рискуете. Я не пытался сделать это сам, хотя я, вероятно, мог бы отладить код.
ужно провести онлайн-тренинг по модели TF-IDF. Я обнаружил, что СципиTfidfVectorizer не поддерживает обучение онлайн-моде, поэтому я реализую свой собственныйCountVectorizer для поддержки онлайн-обучения, а затем использовать ...
нуль-пространство
емаУ меня есть набор уравнений с переменными, обозначенными строчными буквами и константами с прописными переменными как таковыми A = a + b B = c + d C = a + b + c + d + eМне предоставлена информация о структуре этих уравнений в панде ...
Если вы хотите сохранить логику своей функции min.k.dist и вернуть дубликаты расстояний, вы можете немного ее изменить. Кажется бессмысленным возвращать первую строку с нулевым расстоянием, верно? ... и включив некоторые уловки в мой другой ответ, вы можете ускорить свою версию примерно на 30%:
я естьNxM матрица и я хочу вычислитьNxN матрица евклидовых расстояний междуM точки. В моей проблемеN около 100 000 Поскольку я планирую использовать эту матрицу для алгоритма k-ближайшего соседа, мне нужно только сохранитьk наименьшее расстояние, ...
@eat вы правы, я переключил V и U. Я думаю, что все остальное правильно, но я согласен с точкой вашего ответа, что псевдообратный, вероятно, не лучший способ решения ее проблемы.
отаю с данными из нейровизуализации, и из-за большого объема данных я хотел бы использовать разреженные матрицы для моего кода (scipy.sparse.lil_matrix или csr_matrix). В частности, мне нужно будет вычислить псевдообратную матрицу для решения ...
@pv Да. Я согласен с вами по вопросу значения по умолчанию. Но другие вещи, такие как вычисление лог матрицы, должны были быть реализованы. Немного мелочи. Для некоторых типов разреженных матриц X + 1 работает, но 1 + X вызывает неосуществленное исключение: D
т разреженной матрицы (dok) предполагает, что значения ключей, отсутствующих в словаре, равны нулю. Есть ли способ заставить его использовать значение по умолчанию, отличное от нуля? Кроме того, есть ли способ рассчитать лог разреженной матрицы ...
это не похоже на правду для Python 3.6
не поднятьscipy.sparse матрица к власти, поэлементно?numpy.power следует, согласноего руководство [http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.power.html#numpy.power] , сделайте это, но это не сработает на разреженных матрицах: >>> ...
Хотя я не уверен, хранятся ли указатели индекса в списке на С или в массиве. Если бы это был список, не пришлось бы вам просто сбросить один указатель в конце списка? Как это сейчас, чем больше матрица, тем дольше укладка ...
отаю с некоторыми довольно большими разреженными матрицами (от 5000x5000 до 20000x20000) и мне нужно найти эффективный способ гибкого объединения матриц для построения стохастической матрицы из отдельных частей. Прямо сейчас я использую ...
разреженная 3d матрица / массив в Python?
В scipy мы можем построить разреженную матрицу, используя scipy.sparse.lil_matrix () и т. Д. Но матрица находится в 2d. Мне интересно, существует ли существующая структура данных для разреженной 3d матрицы / массива (тензора) в ...