是否可以将numpy.exp或类似的逐点运算符应用于scipy.sparse.lil_matrix或其他稀疏矩阵格式中的所有元素？importnumpyfromscipy.sparseimportlil_matrixx=numpy.ones((10,10))y=numpy.exp(x)x=lil_matrix(numpy.ones((10,10)))#y=????numpy.exp(x)或scipy.exp(x)产生一个AttributeError，并且numpy.exp(x.data)产生相同的结果。谢谢! 最佳答案 我不知道全部
我在Tensorflow中收到以下警告:UserWarning:ConvertingsparseIndexedSlicestoadenseTensorofunknownshape。这可能会消耗大量内存。我得到这个的原因是:importtensorflowastf#Flattenbatchelementstorank-2tensorwhere1stmax_lengthrows#belongtofirstbatchelementandsoforthall_timesteps=tf.reshape(raw_output,[-1,n_dim])#(batch_size*max_length,n
我正在学习scikitlearn中的随机森林，作为一个例子，我想使用随机森林分类器进行文本分类，使用我自己的数据集。所以首先我用tfidf对文本进行矢量化并进行分类:fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10)classifier.fit(X_train,y_train)prediction=classifier.predict(X_test)当我运行分类时，我得到了这个:TypeError:Asparsematrixwaspassed
我的代码中有以下表达式:a=(b/x[:,np.newaxis]).sum(axis=1)其中b是形状为(M,N)的数组，x是形状为(M,)。现在，b实际上是稀疏的，因此为了提高内存效率，我想用scipy.sparse.csc_matrix或csr_matrix代替。但是，以这种方式进行的广播并未实现(即使保证除法或乘法保持稀疏性)(x的条目非零)，并引发NotImplementedError.是否有一个我不知道的sparse函数可以满足我的要求？(dot()会沿着错误的轴求和。) 最佳答案 如果b是CSC格式，那么b.data有b
稀疏矩阵格式(dok)假定不在字典中的键的值等于零。有没有办法让它使用零以外的默认值？此外，有没有一种方法可以计算稀疏矩阵的对数(类似于常规numpy矩阵中的np.log) 最佳答案 该功能不是内置的，但如果您真的需要它，您应该能够编写自己的dok_matrix类，或者是Scipy的子类。Scipy实现是here.至少在调用dict.*的地方，需要更改默认值---并且可能需要进行一些其他更改。但是，我会尝试重新表述问题，这样就不需要了。例如，如果你做线性代数，你可以分离常数项，然后做fromscipy.sparse.linalgim
我有一组填充bool值的稀疏矩阵，我需要对其执行逻辑运算(主要是按元素或)。与在numpy中一样，使用dtype='bool'对矩阵求和给出元素方面的或，但是有一个讨厌的副作用:>>>fromscipyimportsparse>>>[a,b]=[sparse.rand(5,5,density=0.1,format='lil').astype('bool')...forxinrange(2)]>>>b'with2storedelementsinLInkedListformat>>>>a+b'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>数据
我开始使用tensorflow(来自Caffe)，我正在使用损失sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签，而不是onehot编码。现在，我想根据类标签使用权重；我知道，如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits(一个热编码)，这可能可以通过矩阵乘法来完成，有没有办法用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits做同样的事情？ 最佳答案 importtensorflowastfimp
我尝试用本地镜像替换训练和验证数据。但是在运行训练代码时，出现了错误:ValueError:Cannotsqueezedim[1],expectedadimensionof1,got3for'sparse_softmax_cross_entropy_loss/remove_squeezable_dimensions/Squeeze'(op:'Squeeze')withinputshapes:[100,3].不知道怎么解决。模型定义代码中没有可见变量。代码修改自TensorFlow教程。图片是jpg。这里是详细的错误信息:INFO:tensorflow:Usingdefaultconfi
我一般用matrix[:,i:]它似乎没有我预期的那么快。 最佳答案 要获得稀疏矩阵作为输出，进行行切片的最快方法是使用csr类型，对于列切片csc，asdetailedhere.在这两种情况下，您只需要做您当前正在做的事情:matrix[l1:l2,c1:c2]如果你想要一个ndarray作为输出，直接在ndarray对象中执行切片可能会更快，你可以使用从稀疏矩阵中获得它>.A属性或.toarray()方法:matrix.A[l1:l2,c1:c2]或:matrix.toarray()[l1:l2,c1:c2]如以下评论所述，如果
我想知道最好的方法是用scipy.sparse迭代稀疏矩阵的非零条目。例如，如果我执行以下操作:fromscipy.sparseimportlil_matrixx=lil_matrix((20,1))x[13,0]=1x[15,0]=2c=0foriinx:printc,ic=c+1输出是012345678910111213(0,0)1.01415(0,0)2.016171819所以看起来迭代器正在触及每个元素，而不仅仅是非零条目。我看过APIhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.lil_mat
