sparse-matrix

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Google sparse_hash_map 작동 방식을 파악하려고합니다. 나는 선언을 받고 그것을 채우고있다. 그러나지도를 반복하여 표시하는 데 문제가 있습니다. 계산이 올바른지 확인하기 위해 쌍을 인쇄하고 싶습니다. 내 선언은 : 나는 int* key = it[0] 일을 해봤 for(sparse_hash_map<int*, double **, hash<int

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파이썬 다음 '지단백'은 희소 행렬이다 Ipython 화면의 사본이다 따르는 희소 배열 요소

을 수정 Lp Out[198]: <9x9 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>' with 63 stored elements (blocksize = 3x3) in Block Sparse Row format> Lp[0,0] Traceback (most recent call last): F

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모든 openvdb :: grid 노드에 대해 활성 상태를 설정/해제합니다.

openvdb 표가 있으며 배경이 아닌 모든 복셀의 활성 상태를 재설정하고 싶습니다. 현재 연산자와 openvdb :: tools :: foreach 함수를 사용하여 모든 값 노드를 반복합니다. 특히 나는 /에 모든 복셀을 설정하는 더 나은 방법이 있나요) 만 주어진 경계 상자 openvdb::CoordBBox myBoundingBox; struct A

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스파 스 사전 표현을 고밀도 데이터 프레임으로 변환

개별적인 관측치를 희박하게 표현하는 사전 목록을 고밀도 데이터 구조 (예 : 데이터 프레임)로 변환하고 싶습니다. 각 관찰은 어떤 신호가 특정 인스턴스에서 시작되었는지에 따라 다양한 수의 key (signal_name) 값을 갖는 사전입니다. 이 사전 목록을 모든 가능한 키가 포함 된 조밀 한 데이터 프레임으로 변환하고 싶습니다. 몇 가지 코드를 작성하기

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scipy.sparse.csr_matrix의 데이터 배열에서 0을 포함하는 행을 제거하는 방법

현재 scipy sparse csr 행렬에서 작업 중입니다. 행렬의 데이터 배열에서 0을 포함하는 행을 모두 삭제하고 싶습니다 (데이터 배열은 아래 예제에서 볼 수있는 1과 2입니다). 지금까지 나는 다음과 같은 indexRowsToBeDeleted = [] for rowIndex, dataValue in enumerate(someSparseCsrMatr

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matlab에 희소 행렬을 플롯

imagesc 유형의 스타일 (각 픽셀 당 하나의 색이며 기호는 scatter이 아님)에 희소 행렬을 표시하려고합니다. 행렬은 10000x10000 스퀘어에 걸쳐 펼쳐진 얼룩으로 구성됩니다. 약 100 개의 방울이 있고 각 방울은 50x100 픽셀입니다. 이 행렬은 너무 커서 데이터를 검사하기 위해 확대 또는 축소하거나 이동하는 것이 매우 지연됩니다. 그리

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빈 .git/info/sparse-checkout은 누락 된 체크 아웃과 같지 않지만 그 반대 인 이유는 무엇입니까?

처음으로 core.sparsecheckout은 true으로 설정됩니다. 그리고 빈 .git/info/sparse-checkout 파일을 만들었습니다. 이로 인해 최근에 원격에서 가져온 새 분기를 체크 아웃 할 수 없습니다. 그런 다음 비어있는 .git/info/sparse-checkout 파일을 삭제하려고했는데 이제는 계산할 수 있습니다. 나는 사실을 이해

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OpenMP 성능 없음 : 중첩 루프

6 개의 코어가있는 2 개의 CPU가있는 시스템에서 복잡한 CSR 매트릭스 벡터 코드를 테스트하려고했습니다. 놀랍게도 1, 2, 4, 6 또는 12 스레드에 대해 거의 동일한 타이밍을 얻습니다. 그것은 작동하고 해당 스레드가 곱셈 중에 살아 있지만 속도가 올라가지 않는 것을 볼 수 있습니다. 내가 실수를 저 지르거나 바로 옆에있는 문제를 확장 할 수 없다는

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MappedSparseMatrix in RcppEigen

큰 희소 매트릭스를 해결하기 위해 RcppEigen 패키지로 구현 된 공액 그래디언트 알고리즘을 사용하고 싶습니다. 저는 Rcpp와 C++을 처음 사용하기 때문에 밀도 매트릭스로 시작했습니다. // [[Rcpp::depends(RcppEigen)]] #include <Rcpp.h> #include <RcppEigen.h> #inc

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스파 스 lil_matrix는 데이터를 할당 할 수 없습니다

lil_matrix의 속성을 직접 설정하려고하면 예상치 못한 동작이 발생합니다. 다음의 간단한 예에서 어떤 일이 일어나고 있는지 설명 할 수 있습니까? 내 특별한 사용 사례는 2를 모듈러로 설정하려고합니다. ie dense-matrix-speak에서 나는 단지 matrix[0] %= 2을하고 싶다. from scipy import sparse import