내가 사용한 형식은 csr 스파 스 매트릭스이며, add 및 dot opertor에 대한 가장 빠른 스파 스 구조로 권장됩니다. 나는 그것의 성능을 np.array의 add와 dot 연산자와 비교했다. 그러나 스파 스 매트릭스에 대한 컴퓨팅이 밀도가 높은 형식의 경우보다 훨씬 느립니다. 왜 그럴까요? 스파 스 컴퓨팅을 구현하는 효율적인 방법이 있습니까? i
약 100k 노드를 가진 큰 간단한 그래프 G과 그것의 인접 행렬 A (스파 스, 대칭 및 바이너리)이 있습니다. (A*A).A을 계산해야하지만, 불행하게도 A*A은 MATLAB에서 메모리 오류를 발생시킵니다. 그렇게 할 수있는 효과적인 방법이 있습니까? 참고 : 스파 스 매트릭스 형식으로 시도했습니다.
내가 사용에 문제가 scipy.sparse.csr_matrix : 예를 들어 : a = csr_matrix([[1,2,3],[4,5,6]])
b = csr_matrix([[7,8,9],[10,11,12]])
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]
로 병합하는 방법을 나는 방법은 첫째 NumPy와 배열에 전송하는 것입니다
Eigen :: SparseMatrix의 블록, 열 및 행과 같은 부분 행렬을 곱하려고합니다. 그러나 여러 하위 행렬이 포함될 때마다 프로그램이 중단되고 gdb가 충돌합니다. 나는 Eigen 3.2.1과 함께 일하고있다. 여기 예 : const unsigned m = 3, d = 1;
SparseMatrix<double> H(3*m,3*m);
H.set
나는이 코드를 C로 작성하여 실행하는 데 너무 오래 걸렸다. 그것을 향상시킬 방법이 있습니까? 내가 원하는 것은 각 행의 값을 합하여 벡터에 값을 저장하는 것입니다. 이 코드에서 i1은 행렬의 행 위치, 열 및 관련 값을 포함하는 값입니다. i1은 정렬되지 않습니다. while(a < 2*var)
{
for (int c=0; c < 2*var;
나는 일련의 텍스트 코퍼스로 작업하고 있으므로 동시 발생 행렬을 만들어야합니다. 저는 현재 코드를 테스트하고 테스트 중이므로 언제든지 실행할 때마다 다른 행렬을 얻습니다. (list(set())은 정렬되지 않았습니다. scipy.sparse.coo_matrix()을 사용하는 희소 행렬을 구성했으며 좌표 및 값을 생성 할 수 있기를 바랍니다. 건축 유형. 나
대칭 스파 스 행렬을 가진 R에서 .mtx 파일을 읽으려고합니다. 나는 e1071 패키지와 다음 명령을 사용하고 있습니다 : read.matrix.csr("filename.mtx")
을하지만 다음과 같은 오류를 받고 있어요 : Error in rja[, 2] : subscript out of bounds In addition: Warning messag
단순 벡터 행렬 곱셈에서 조밀 한 행렬 대신에 scipy.sparse 행렬을 사용할 때 다른 결과/출력 형식을 얻습니다. 이 벡터가있는 경우 역할을하지 않습니다 vec.dot(mat) # array([ 1, 5, 13, 25, 16])
mat.T.dot(vec) # array([ 1, 5, 13, 25, 16])
mat.T.dot(vec.T) # arr