정확히 같은 모양이지만 잠재적으로 다른 데이터 값과 nnz 값을 갖는 2 개의 scipy sparse csr 행렬이 있습니다. 이제 한 행렬의 상위 10 개 요소를 가져 와서 다른 행렬의 동일한 인덱스에 대한 값을 늘리고 싶습니다. idx = a.data.argpartition(-10)[-10:]
i, j = matrix.nonzero()
i_idx
저는 희소 행렬에서 일부 데이터를 조작하려고합니다. 일단 내가 하나를 만들었다면, 어떻게 그 안에 값을 추가/변경/업데이트합니까? 이것은 매우 기본적인 것으로 보이지만, 드문 드문 한 행렬 클래스 또는 웹 문서에서 찾을 수 없습니다. 나는 중요한 것을 놓치고 있다고 생각한다. 정상적인 배열과 같은 방법으로 시도한 것입니다.는 >>> from scipy.sp
3900 개의 0이 아닌 요소가있는 csr_matrix에 1000x1000 스파 스 매트릭스 (ppm이라고 함)가 있습니다. 이것은 대칭 행렬이므로, 그것을 weight가있는 networkx undirected 그래프로 transfrm하려고합니다. 내가 직접 생성자를 사용하는 경우 ,이 그래프 10 배를 만드는 데 20.8 초가 걸린다 : g = nx.Gr
macports를 통해 설치된 SuiteSparse @ 4.2.1_3을 사용하고 있으며 cholmod_dense 구조를 할당하려고합니다. 다음 코드 조각을 고려하십시오 /* start CHOLMOD */
cholmod_common c;
cholmod_dense* myv;
cholmod_dense* myv2;
cholmod_start (&c);
m
입자를 3D 격자로 추적 중입니다. 각 격자 소자 인덱스가 펼쳐진 차원 어레이 S = x + WIDTH * (y + DEPTH * z)
I는 S2를 셀에 전이 형태 셀 S1에 관심에 대응하는 라벨링된다. 입자가 세포 근처에서만 도달 할 수 있기 때문에 결과 전이 행렬 M (S1, S2)은 희박하게 채워집니다. 안타깝게도 전개 된 3D 배열의 색인을 사용
Matlab에서 작업 중이며 행, 열 및 데이터 필드가있는 구조 배열로 희소 행렬을 저장하고 있습니다. 그래서 두 개의 행렬에 대해, 나는 0이 아닌 각 엔트리에 대해 (행, 열, 데이터) 배열을 제공 할 것입니다. 이 형식으로 두 개의 희소 행렬을 곱하는 효율적인 프로그램을 작성하려고하지만 몇 가지 어려움이 있습니다. 그러나 실제로 배열을 추가 할 때 배
나를 위해 glmnet을 사용하는 것이 큰 이유 중 하나는 변환하지 않고 직접 스파 스 매트릭스로 작업 할 수 있다는 것입니다. 여기 게시물은 캐럿의 기차 기능이 트레이닝 세트의 데이터 프레임 만 가져올 수 있으며 캐럿 :: 트레인은 같은 것을 제안한다는 것을 나타냅니다. 이게 사실인가요?
매우 불균일 한 양의 라벨이있는 매우 불균형 한 데이터가 있습니다. 데이터가 매우 높습니다. 그 위에 내 기능도 매우 희소합니다. 그래서이 경우 기능 선택을 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 스피어 만 (Spearmann) 또는 피어슨 상관 관계 (Pearson Correlation)와 같은 상관 관계 측정 기준 순위는 좋은 결과가 아닙니다. 대부분의