我在python中处理大型稀疏矩阵(从文本生成的文档特征矩阵)。咀嚼这些需要相当多的处理时间和内存，我想稀疏矩阵可以提供一些改进。但我担心使用稀疏矩阵库会使插入其他python(和R，通过rpy2)模块变得更加困难。走过这座桥的人可以提供一些建议吗？在性能、可伸缩性和兼容性方面，在python/R中使用稀疏矩阵的优缺点是什么？ 最佳答案 在Python中使用稀疏矩阵本身可能不是一个好主意。你查过了吗sparsematricesinnumpy/scipy？Numpy带来了主要使用C代码以在Python中提供性能提升的巨大好处。根据我在

这个问题在这里已经有了答案:Isthereasimpleprocess-basedparallelmapforpython?(5个答案)关闭5年前。R包multicore有一个函数mclapply()，它将指定的函数应用于一系列事物并利用多核。它易于使用并可显着提高速度。是否有Python等价物？谢谢

我刚开始使用R中的reticulate包，但我仍在解决一些问题。特别是，导入matplotlib并不顺利。我尝试了两种不同的方法，每种方法都有不同的错误消息。首先，在RStudio的交互式shell中使用repl_python:library(reticulate)use_python('/home/craig/anaconda3/bin/python')py_discover_config()repl_python()importmatplotlib.pyplotasplt打开的REPLPythonshell似乎具有正确的版本和所有内容，但是当我尝试导入matplotlib.pypl

如何在python/R中访问xgboost模型的单个树？下面我从sklearn的随机森林树中获取。estimator=RandomForestRegressor(oob_score=True,n_estimators=10,max_features='auto')estimator.fit(tarning_data,traning_target)tree1=estimator.estimators_[0]leftChild=tree1.tree_.children_leftrightChild=tree1.tree_.children_right 最佳答案

我在Bash和RStudio中运行相同的脚本时出现了一些意外行为。请考虑以下事项。我有一个文件夹"~/rpython"包含两个脚本:#test1.Rlibrary(rPython)setwd("~/rpython")python.load("test1.py")number和#test1.pyimportrandom,nltknumber=random.randint(1,1000)string=nltk.word_tokenize('homesweethome')我可以使用Rscripttest1.R从Bash调用我的R脚本，它按预期返回>>Loadingrequiredpackag

尝试按照在Rstudio链接上安装Keras和TensorFlow的说明进行操作时https://keras.rstudio.com/index.html我收到以下错误。这是一台运行Windows7的工作计算机。我不熟悉python，但我相信我已经正确安装了python3.6(我能够在SpyderIDE中运行简单的python代码)。在此先感谢您提供有关如何使此工作正常进行的任何建议。>install_keras()Creatingr-tensorflowcondaenvironmentforTensorFlowinstallation...Solvingenvironment:...

也许我遗漏了什么，但是如果下面的代码是我的Rmd文件的内容```{r}library(reticulate)use_virtualenv("r-reticulate")py_available(TRUE)``````{python}a=7print(a)``````{r}py$a```当我编织文件时，最后一个block的输出是7(如预期的那样)。另一方面，单击Rstudio中的全部运行按钮(或一个接一个地运行block)，最后一个block的结果为NULL。与Rnotebookexample相比似乎在pythonblock中为flights分配一些东西应该使py$flights可用于R

我在命令行中启动了R并输入了以下内容:install.packages("XML")选择镜像站点后，我看到了如下输出:tryingURL'https://cloud.r-project.org/src/contrib/XML_3.98-1.4.tar.gz'Contenttype'application/x-gzip'length1599214bytes(1.5MB)==================================================downloaded1.5MB*installing*source*package‘XML’...**package‘XM

我注意到如果p值极小，SciPy中的Fisher精确检验会返回负p值:>>>importscipyassp>>>importscipy.stats>>>x=[[48,60],[3088,17134]]>>>sp.stats.fisher_exact(x)(4.4388601036269426,-1.5673906617053035e-11)在R中，使用相同的2x2列联表:>a=matrix(c(48,60,3088,17134),nrow=2)>fisher.test(a)p-value=6.409e-13我的问题是1)为什么SciPy返回负p值？2)如何使用SciPy生成正确的p值？

我正在寻找一种方法来为n个成员枚举所有可能的双成员组群。例如，对于n=4名成员，可能有以下3个独特的组群(请注意，组内成员的顺序和组顺序都不重要):((1,2),(3,4))((1,3),(2,4))((1,4),(2,3))例如，对于n=6个成员，可能有15个独特的星座:((1,2),(3,4),(5,6))((1,2),(5,4),(3,6))((1,2),(6,4),(5,3))((1,3),(2,4),(5,6))((1,3),(2,6),(5,4))((1,3),(2,5),(4,6))((1,4),(3,2),(5,6))((1,4),(3,5),(2,6))((1,4),