sparse-matrix

1열

1답변

scipy에서 희소 행렬을 생성 할 때 중복 triplets 대신 addwrite 대신 덮어 쓰기

scipy에서 triple 형식 데이터 (행, 열 및 데이터 배열)로부터 스파 스 행렬을 생성하는 기본 동작은 모든 중복에 대한 데이터 값을 합하는 것입니다. 이 동작을 덮어 쓰도록 (또는 아무 것도하지 않고) 변경할 수 있습니까? 예를 들어 는 : 여기 import scipy.sparse as sparse rows = [0, 0] cols = [0,

2열

1답변

크기가 다른 두 개의 희소 매트릭스를 쌓기

두 개의 희소 행렬이 있습니다 (각 세트는 피쳐에 해당합니다). 클러스터링에 사용하기 위해 이들을 연결하고 싶습니다. 그러나 두 행렬에 동일한 행 차원이 없으므로 치수 문제가 있습니다. Xa = [-0.57735027 -0.57735027 0.57735027 -0.57735027 -0.57735027 0.57735027 0.5 0.5 -0.5

-2열

1답변

스파 스 매트릭스 또한 조건은

나는 희소 행렬의 추가 코드를 읽고이 조건 건너 온 한 if(sp1[0][0] != sp2[0][0] || sp1[0][1] != sp2[0][1]) { printf("Invalid matrix size "); exit(0); } 비 제로의 행과 열 번호가 동일해야 이유를 이해 할 수 없습니다? 죄송합니다. 초보자입니다. 전체 코드

2열

1답변

scipy의 스파 스 매트릭스에서 대각 요소 제거

스파 스 매트릭스에서 대각 요소를 제거하고 싶습니다. 행렬이 희소하기 때문에 이러한 요소는 일단 제거되면 저장되어서는 안됩니다. setdiag 나는 그것이 lil_matrix를 사용하려고하면 작동 :이 >>> a = np.ones((2,2)) >>> c = lil_matrix(a) >>> c.setdiag(0) >>> c <2x2 sparse mat

1열

3답변

XGBoost 및 희소 행렬

내가 파이썬 - 특수 실행 xgboost를 사용하려합니다 - A의 나는 NumPy와 매트릭스 X (행 = 관찰 & 열 = 기능)의 데이터를 분류 문제와 라벨 numpy 배열 y. 내 데이터가 희소하기 때문에 스파 스 버전의 X를 사용하여 실행하고 싶습니다.하지만 오류가 발생할 때 누락 된 것으로 보입니다. 등 # Library import import

0열

1답변

파일 (csv 또는 svmlight)에 text2vec dtm 작성

오늘 text2vec 패키지가 나왔습니다. 특정 문제에 정확히 필요한 부분입니다. 그러나 text2vec로 만든 dtm을 일종의 출력 파일로 내보내는 방법을 알아낼 수 없었습니다. 내 궁극적 인 목표는 text2vec를 사용하여 R로 피쳐를 생성하고 결과 행렬을 추가 모델링을 위해 H2O로 가져 오는 것입니다. H2O는 CSV 또는 SVMLight 형식을

1열

3답변

두 배열 간의 행렬 곱셈을 수행하고 마스크 된 위치에서만 결과 얻기

[200000,10], [10,100000]의 두 개의 조밀 한 행렬이 있습니다. 행렬을 얻으려면 이들을 곱해야합니다 C. 결과 행렬이 메모리에 맞지 않기 때문에 직접 할 수는 없습니다. 게다가, 전체 요소 수의 1-2 %와 같이 결과 행렬에서 몇 개의 요소 만 필요합니다. 제 3의 매트릭스 W [200000100000]은 희박하며 행렬에서 나에게 흥미로운

0열

1답변

목록이있는 행렬을 희소 행렬로 변환

가변 길이의 요소가있는 목록이 포함 된 행렬을 스파 스 행렬로 변환하려고합니다. mOrig = matrix( c(rep(c('a_b', 'X'), 3), rep(c('a_b_e', 'X'), 2), rep(c('a_b_f', 'X'), 1), rep(c('c_d', 'Y'), 3), rep(c('c_d_e', 'Y

6열

1답변

TensorFlow에 대한 Scipy 스파 스 CSS 매트릭스 SparseTensor - 미니 배치 그라디언트 디센트

SVF-Light 형식의 스파 스 TF-IDF 기능 매트릭스에서 생성 된 Scipy 스파 스 CSR 매트릭스가 있습니다. 기능 수가 많고 스파 스 (SparseTensor)를 사용해야하므로 너무 느립니다. 예를 들어, 기능의 수는 5이며, 샘플 파일은 다음과 같이 할 수 있습니다 0 4:1 1 1:3 3:4 0 5:1 0 2:1 분석 한 후, 학습

-1열

1답변

MongoDB TTL 희소 색인?

당신은 희박한 필드를 TTL 할 수 있습니까? 그렇다면 TTL 인덱스가 희소하다고 선언해야합니까? 그렇게? db.eventlog.createIndex({ "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 , sparse:"true"})