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iteration i + 1: [0 0 0 3 2 2 0 1 2 3]
@ iteration i: [0 - 2 - - - 6- - -] -> want compacted form: [0 2 6](在这里，我随机选择了元素1和4来减去1。在我在CUDA C中的实现中，每
浏览 6修改于2013-01-10得票数 4
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我使用Intel MKL将我的大型稀疏对称矩阵存储为压缩稀疏行(CSR)。为了举例，让我们假设我的对称稀疏矩阵是一个5x5 1 -1 0 -3 0 0 04 6 4 0 0 4 0 -5
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浏览 0修改于2018-10-06得票数 1
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10x10稀疏邻接矩阵的无向边列表的简化示例：0 96 9问题
我该怎么解决这个问题？还是我的做法错了？
浏览 9修改于2020-06-20得票数 1
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所以，(**10 000 x 200 000**)是一个大型的高维稀疏数据集[0, 0, 1, 0, 0, 1, 1] ===> [2, 5, 6]
bsr_ma
浏览 5提问于2017-04-07得票数 1
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我正在寻找稀疏矩阵表示，允许有效的行和列交换。经典的表示(通过压缩行、压缩列或三元组)似乎只允许执行其中一种或另一种，而从不允许展位。有没有人知道一个好的数据结构？--Edit--为了清楚起见，我希望能够交换行，比如交换行5和行7，还可以交换列，比如交换列6和列8。
浏览 2修改于2012-04-25得票数 4
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为此，我需要实现CSCmatrix (压缩稀疏颜色)，我需要读取以这种形式给出的矩阵：一列一列地阅读！} } ia_[i] = ia_[i-1] + w ;}我的数据将按以下顺序存储在一个向量中：{1,5,2,6,3,7,4,8}
浏览 2修改于2017-11-09得票数 0
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在Python中，对于我的应用程序来说，通常最好通过创建带有行、列和值数组的稀疏COO矩阵，然后将其更改为CSC (CSR)格式。下面的MWE演示了创建压缩矩阵的示例，但没有进行任何优化尝试。有一个稀疏的效率警告，因为非零的数目增加了。在这个MWE中，为了简单起见，我使用dia_array创建稀疏矩阵。array([
浏览 4修改于2022-02-22得票数 2
我计划使用HDF来存储一个非常大的矩阵，类似于1e6x1e6的浮动。我的问题是，是构造/调整HDF文件以使速度最大化的最佳方式是什么？以下几点：
将矩阵分解成单独的子矩阵数据集会很烦人，因为这会使从原始矩阵读取
浏览 1提问于2014-04-15得票数 1
RandomForestClassifier
n_features=6,], 'Feature 6'()
然而，它输出一个稀疏矩阵，我不确定如何理解。有人能建议如何最好地打印特定样本的决策
浏览 0修改于2018-07-31得票数 5
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github签出一个存储库时，我会得到以下错误：远程:总计86457 (增量10)，重用22 (增量8)，打包重用86400。$ cd部署/$ echo www >> ..git/info/<em
浏览 57修改于2020-09-04得票数 123
我有一个C++程序，它突出了用于以压缩列存储格式表示矩阵的各种数组。例如，我有以下数据：row_index = [0,1,3,1,2,3,0,2,1,3]我想用MATLAB中的这个值创建一个稀疏矩阵。
浏览 0修改于2018-04-05得票数 2
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当我在这个数据集上使用列转换器使用OneHotEncoder时，它会产生压缩的稀疏行格式。]]) imputer_numerical.fitimport OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers = [('encoder', OneHotEncoder(), [1,3,5
浏览 0提问于2020-12-27得票数 0
我从矩阵包中获得了一个稀疏的colnames，它获得了一些重复的colnames。我想通过用相同的名字求和这些列来组合它们，形成一个简化矩阵。## ..@ i
浏览 2修改于2017-05-23得票数 1
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这方面的上下文是，我正在寻找一种方法来为带有重复行的稀疏矩阵创建一个压缩的、内存高效的SparseMatrixCSC类型。RLEVectors模块将在稀疏矩阵类中很好地节省非零值向量上的空间。现在，尽管我试图为也定义稀疏矩阵的行值向量节省空间，因为一系列重复行将导致该向量中的值范围(例如，如果稀疏矩阵的前10行，甚至前10行中的某些列是相同的，那么行值向量中就会有很多1:10模式)。println("idx: $idx, item: $item")
idx: 1, item:
浏览 5修改于2016-01-31得票数 7
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假设我有一个非常大的稀疏数据矩阵，但我只对它的一个样本感兴趣，使它变得更加稀疏。假设我还有一个三元组的数据帧，包括数据的行/列/值的列(从csv文件导入)。我最终得到了一个数百万行乘以数万列的稀疏矩阵(其中大多数是空的，因为我的子集排除了大多数行和列)。或者，我也可以填充一个稀疏矩阵，然后让它以某种方式丢弃所有的零行和零列，以将自己压缩成更密集的形式(但我希望保留一些对原始行和列数字的引用)，感谢您的建议！下面是一个例子：> c
浏览 1修改于2011-09-27得票数 6
我有一个稀疏压缩列格式的数据结构。 value = values[i]; // do stuff关键是，我需要知道值列中的位置(
浏览 5提问于2011-09-18得票数 3
我得到了一个枕形稀疏矩阵(csr:压缩稀疏行矩阵)。我想使用Orange的特性选择方法(Orange.feature.scoring.score_all (InfoGain/MDL))。还有另一种方法可以让我传递稀疏矩阵来创建一个表吗？还是有一种方法可以在Orange中应用InfoGain或MDL，而不直接使用我的稀疏矩阵创建一个表？TypeError: invalid arguments>>> mm
memmap([[0
浏览 3修改于2014-01-18得票数 2
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我正在使用ublas：：压缩矩阵来使用UMFPACK，这是一个稀疏线性求解器。因为我在做模拟，所以每次线性系统的构造都略有不同，这可能涉及放大/缩小系数矩阵和一些稀疏矩阵乘法。转置一个维度为15k的矩阵需要近6秒的时间，添加大约12k行是很快的(因为我猜它是行主矩阵)，但是向矩阵添加相同数量的列可能需要20秒(我猜是出于与上面相同的原因，所以即使我使用列主矩阵，所需的总时间也是相同的
浏览 2提问于2010-11-16得票数 10
我正在构建一个大型CSR稀疏矩阵，它使用了相当多的内存，即使是稀疏格式，所以我希望在创建该矩阵时避免复制。我发现最有效的方法是直接构建压缩的稀疏行表示。sparsem.data = np.arange(5)m.indptr = np.arange(6)
浏览 2修改于2020-03-07得票数 0
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假设我有一个稀疏矩阵：m <- Matrix(rpois(100, 1), 10, 10, sparse=TRUE)#10 x 10 sparse Matrix1 . 1 . 2 . . .# [4,] . 1 1 . . . 4 1 1 1# [6,注意，从技术上讲，m2不再是一个压缩的稀疏矩阵，因为一些“非零”元素现在实际上是零。.
# [3,] 0 4 0 .
浏览 0提问于2018-04-04得票数 1
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