sparse-matrix

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효율적인 행 및 열 스왑을 허용하는 희소 행렬 표현을 찾고 있습니다. 고전적인 표현 (압축 된 행, 압축 된 열 또는 삼중 항)은 하나만 수행 할 수 있지만 부스는 수행 할 수없는 것처럼 보입니다. 누구나 이것에 대한 좋은 데이터 구조를 알고 있습니까? --Edit-- 내가 스왑 5 행과 같은 행을 교환하고 7 행, 또한 스왑 열 여섯과 열 넌 그냥 할 수

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numpy를위한 디스크 어레이의 크기가 크다.

너무 커서 메모리 (2000x2500000, float)에서 효과적으로 헨들링 할 수없는 희소 배열을 갖고있다. 스파 스 lil_array (scipy)로 만들 수 있지만 열 또는 행 압축 된 희소 배열 (A.tocsc(), A.tocsr())을 출력하려고하면 내 컴퓨터에서 메모리가 부족합니다 (또한 심각한 불일치가 있습니다. 텍스트 파일 4.4G의 데이터

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스파 스 매트릭스 패턴에 대한 스키 핑 경계 조건

내 시스템은 대각선 스파 스 매트릭스 (Poisson)로 가장 잘 설명됩니다. 대각선의 희소 행렬이 있지만, 경계 조건 (즉, 행렬의 "가장자리")을 0으로 변경하고 싶습니다. 모델러가 뚜렷한 경계 조건을 가진 희소 한 대각선 행렬에 시스템을 설명하고자하는 일반적인 상황이 있어야합니다.이 작업을 수행하는 것이 가장 좋습니다. [[0,0,0,0,..0],

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scipy의 액세스 값, 열 인덱스 및 row_ptr 데이터 CSR 스파 스 매트릭스

스파 스 CSR 형식으로 변환하려는 대형 매트릭스가 있습니다. 내가 할 경우 : A는 밀도가 어디 import scipy as sp Ks = sp.sparse.csr_matrix(A) print Ks , 내가 얻을 등 (0, 0) -2116689024.0 (0, 1) 394620032.0 (0, 2) -588142656.0 (0, 12) 15

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매트릭스 분할과 관련된 문제

이 매트릭스 분할 문제가 있습니다. 나는 지금이 양식을 복용이를 제거 할 수있는 방법이이 (AxB)/(C*C). 같은 것을 내가 (A/C) * (B/C). Correct me if I am wrong. 로 쓸 수 있다고 생각합니다. B와 C는 모두 매우 거대한 행렬이며 B/C 계산은 MATLAB에서 거의 1 분이 걸립니다. 내가 이것을 조작 할 수있

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scipy 스파 스 행렬을 열별로 반복합니다.

저는 열로 scipy 스파 스 행렬을 반복하는 방법을 알아 내려고하고 있습니다. 나는 각 열의 합계를 계산하려고 시도하고 그 열의 구성원을 그 합계로 가중치를 둡니다. 내가 뭘 원하는 기본적으로 : for i=0 to #columns for j=0 to #rows sum=sum+matrix[i,j] for j=0to #rows

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Matlab에서 행렬에 반복되는 값을 갖는 벡터를 변형합니다.

저는 nxm의 불리언 행렬로 변환하고자하는 n 크기의 벡터를 가지고 있습니다. 여기서 m은 해당 벡터의 고유 값의 수입니다. 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 ... 0 0 0 1 모든 아이디어를 어떻게 루프없이 그렇게 : a = repmat(1:5:20,1,3) a = 1 6 11 16 1 6 11 16 1 6 11 16

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numpy.array의 0 항목이 메모리를 차지합니까?

대용량 스파 스 행렬을 저장하기 위해 numpy 배열 (예 : numpy.ndarray)을 사용한다고 가정합니다. 즉, 대부분의 항목이 0입니다. 0 항목이 실제로 메모리를 차지합니까? numpy는 희소 배열을 지원합니까? 그렇다면 어떤 storage format이 사용됩니까?

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데이터 고밀도화 Oracle 쿼리가 효율적이지 않고 천천히 수행되지 않습니다.

보고 목적으로 데이터 밀도를 높이려고합니다. 두 차원 테이블 (시간 & 기술)과 하나의 데이터 테이블 (호출)을 만들었습니다. 이제는 특정 시간 동안 데이터 테이블에 호출이 없으므로 모든 일을 포함하는 시계열을 얻지 못합니다. 인터넷에서 많은 샘플을 연구하여 데이터 밀도를 어떻게 처리하고 아래의 솔루션을 제안 했습니까? 쿼리가 의도 한대로 작동하지만 시간이

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C#에서는 Excel Interop을 사용하여 여러 셀 값을 쓰는 속도를 높이는 방법을 설명합니다.

30 데이터 요소를 얻는 하드웨어가 있습니다. 이러한 각 포인트는 시트가 보이기 전에 여러 다른 위치의 스프레드 시트에 기록 된 다음 다른 프로그램이 스프레드 시트를 인계합니다. 다른 프로그램이 인수하기 전에 모든 값이 스프레드 시트에 기록되어야합니다. 각 셀을 개별적으로 쓰는 경우 데이터 수집을 완료하는 데 약 1.25 초가 소요되는 약 50ms가 소요됩