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CUDA 中的稀疏矩阵向量乘法
我正在尝试在 GPU 上实现矩阵向量乘法 使用 CUDA 在我的 C 代码 CPU 中 我将矩阵加载为密集矩阵 然后使用 CUDA 执行矩阵向量乘法 我还使用共享内存来提高性能 知道我的矩阵是稀疏矩阵 如何以有效的方式加载矩阵 下面是我的
c
CUDA
sparsematrix
matrixmultiplication
Python:如何使用Python生成随机稀疏对称矩阵?
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 大小 密度 http www mathworks fr help matlab ref sprandsym html 但如何在 Python
python
sparsematrix
Python Pandas:如何从列表列创建二进制矩阵?
我有一个 Python Pandas DataFrame 如下所示 1 0 a b 1 c 2 d 3 e a b是表示用户特征列表的字符串 如何将其转换为用户特征的二进制矩阵 如下所示 a b c d e 0 1 1 0 0 0 1 0
python
pandas
DataFrame
sparsematrix
binarymatrix
K-means:初始中心不明显
我正在使用通航套餐 https cran r project org web packages GA GA pdf我的目标是找到 k 均值聚类算法的最佳初始质心位置 我的数据是 TF IDF 分数中单词的稀疏矩阵 可下载here https
r
Optimization
sparsematrix
kmeans
geneticalgorithm
哪种 pyspark 抽象适合我的大型矩阵乘法?
我想执行大型矩阵乘法 C A B T然后通过应用严格的阈值来过滤 C 收集形式为 行索引 列索引 值 的列表 A 和 B 很稀疏 条目大多为零 它们最初表示为稀疏 scipy csr 矩阵 矩阵的大小 当它们是密集格式时 答 9G 900
python
apachespark
PySpark
sparsematrix
cosinesimilarity
XGBoost 和稀疏矩阵
我正在尝试使用 xgboost 来运行 using python 分类问题 其中我的数据位于numpy 矩阵 X 行 观察值 列 特征 和 a 中的标签numpy 数组 y 因为我的数据很稀疏 所以我想让它使用 X 的稀疏版本运行 但似乎在
python
NumPy
scipy
sparsematrix
xgboost
从稀疏矩阵中提取块作为另一个稀疏矩阵
如何从a中提取一个块Eigen SparseMatrix
c
matrix
sparsematrix
Eigen
RcppEigen 稀疏矩阵插入操作给出无效类“dgCMatrix”错误
我正在尝试加快使用 C 的速度来快速构建一些在 R 中使用的稀疏矩阵 但是 我似乎无法使用 insert 方法来更改 Eigen 中稀疏矩阵的单个元素并获得正确的 R 对象dgCMatrix 类 下面是一个简单的例子 C 代码是 inclu
c
r
sparsematrix
rcpp
将特征矩阵转换为 C++ 形式的三元组
我认为 Eigen 使用压缩方法来存储稀疏矩阵 有什么方法可以从 std vectors 中提取特征稀疏矩阵的三重格式向量 Thanks 更多信息 三元组格式的示例 矩阵的三元组格式 A 3 0 4 0 0 0 1 0 0 2 0 5 4
c
matrix
Eigen
sparsematrix
Triplet
Scipy:稀疏矩阵的线性规划
我想用 python 求解线性规划 变量的数量 从现在起我将其称为 N 非常大 50000 并且为了以这种方式表述问题scipy optimize linprog需要它 我必须构造两个 N x N 矩阵 A and B以下 LP 可以写为
python
scipy
sparsematrix
linearprogramming
稀疏矩阵的列元素相乘
我有一个稀疏的 csc 矩阵 其中有许多零元素 我想计算每行所有列元素的乘积 i e A 1 2 0 0 2 0 3 0 应转换为 V 2 6 使用 numpy 密集矩阵 可以通过将所有零值替换为一个值并使用A prod 1 然而 这不是一
python
NumPy
matrix
scipy
sparsematrix
将稀疏 scipy 矩阵的行设置为零的最有效方法是什么?
我正在尝试将以下 MATLAB 代码转换为 Python 但无法找到在任何合理时间内有效的解决方案 M diag sum a a where vertcat in out M where 0 M where where 1 这里 a 是稀疏
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MATLAB
NumPy
scipy
sparsematrix
计算吸收马尔可夫链的基本矩阵的最佳方法?
我有一个非常大的吸收马尔可夫链 根据问题大小进行缩放 从 10 个状态到数百万个 它非常稀疏 大多数状态只能对 4 或 5 个其他状态做出反应 我需要计算该链的基本矩阵的一行 给定一个起始状态的每个状态的平均频率 通常 我会通过计算来做到这
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Algorithm
Math
sparsematrix
markovchains
如何将共生矩阵转换为稀疏矩阵
我开始处理稀疏矩阵 所以我对这个主题并不是很精通 我的问题是 我有一个来自单词列表的简单共现矩阵 只是一个二维共现矩阵 逐字计算一个单词在同一上下文中出现的次数 由于语料库不是那么大 因此矩阵非常稀疏 我想将其转换为稀疏矩阵以便能够更好地处
python
scipy
sparsematrix
Javascript 数组是稀疏的吗?
也就是说 如果我使用当前时间作为数组的索引 array Date getTime value 解释器会实例化从 0 到现在的所有元素吗 不同的浏览器有不同的做法吗 我记得以前有一个bugAIX http www 03 ibm com sys
javascript
sparsematrix
如何创建每行库存的二进制矩阵? (右)
我有一个由 9 列组成的数据框 其中包含一系列因素 每行可以填充全部 9 列 因为该行包含 9 个 东西 但大多数没有 大多数有 3 4 个 这些列也不具体 就像第 200 项出现在第 1 列和第 3 列中一样 这是同一件事 我想为包含所有
r
sparsematrix
clusteranalysis
为什么 scipy 的稀疏 csr_matrix 的向量点积比 numpy 的密集数组慢?
我遇到一种情况 我需要从稀疏矩阵中提取一行 并用密集行获取其点积 使用 scipy 的 csr matrix 这似乎比使用 numpy 的密集数组乘法慢得多 这让我感到惊讶 因为我预计稀疏点积将涉及更少的操作 这是一个例子 import t
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NumPy
scipy
sparsematrix
带有固定种子的 scipy.sparse.linalg.eigsh
我正在尝试使用scipy sparse linalg eigsh https docs scipy org doc scipy reference generated scipy sparse linalg eigsh html具有固定种子
python
scipy
sparsematrix
eigenvalue
在R中,当使用命名行时,稀疏矩阵列可以添加(连接)到另一个稀疏矩阵吗?
我有两个稀疏矩阵 m1 and m2 gt m1 lt Matrix data 0 nrow 2 ncol 1 sparse TRUE dimnames list c b d NULL gt m2 lt Matrix data 0 nrow
r
matrix
sparsematrix
cbind
从数据框创建稀疏矩阵
我正在做一项作业 尝试为 Netflix 奖项数据构建协作过滤模型 我使用的数据位于 CSV 文件中 我可以轻松地将其导入到数据框中 现在我需要做的是创建一个稀疏矩阵 其中用户作为行 电影作为列 每个单元格都由相应的评级值填充 当我尝试绘制
r
machinelearning
sparsematrix
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