在开始之前，我必须说，对于那些具有线性代数背景的人来说，这不是您所知道的矩阵分解。请阅读以下段落以更清楚地了解我要解决的问题。以下是矩阵及其子矩阵的显着属性/定义:我有一个SxP矩阵，它形成了一个类似S.P“盒子”结构的网格。这是主矩阵.这就是(空)主矩阵的样子。矩阵中的每个正方形都简称为一个盒子。矩阵可以被视为一种“游戏板”，例如一个棋盘。纵轴使用区间标度(即实数)测量，水平轴使用单调递增的非负整数测量。还有一个额外的子矩阵概念(如前所述)。子矩阵只是特定配置中的盒子的集合，并具有指定给盒子的特定数量和块类型(参见下面的黑色和白色块)。我有这些的有限集子矩阵-我称之为我的lexico
我有两个scipy_sparse_csr_matrix'a'和scipy_sparse_csr_matrix(boolean)'mask'，我想将'a'的元素设置为零，其中mask的元素为True。例如>>>a'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>>>>a.todense()matrix([[0,0,3],[0,1,5],[7,0,0]])>>>mask'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>>>>mask.todense()matrix([[True,False,True
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
如何提取稀疏矩阵的主对角线？矩阵在scipy.sparse中创建。我想要等效于np.diagonal()，但用于稀疏矩阵。 最佳答案 稀疏矩阵有一个diagonal方法:M.diagonal()http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csc_matrix.diagonal.htmlnumpydiagonal更强大一点，允许你指定一个非对角线M.A.diagonal(2) 关于python-如何提取稀
有没有一种简单的方法可以在python中打乱稀疏矩阵？这就是我打乱非稀疏矩阵的方式:index=np.arange(np.shape(matrix)[0])np.random.shuffle(index)returnmatrix[index]我如何使用numpysparse来做到这一点？ 最佳答案 好的，找到了。稀疏格式在打印输出中看起来有点困惑。index=np.arange(np.shape(matrix)[0])printindexnp.random.shuffle(index)returnmatrix[index,:]
将numpy矩阵作为参数传递给采用双指针的C函数的规范方法是什么？上下文:我正在使用numpy来验证一些C代码，我有一个C函数，它接受一个constdouble**const，我正在使用ctypes从Python调用.so。我试过:func.argtypes=ctypeslib.ndpointer(dtype=double,ndim=2,flags="C_CONTIGUOUS")并直接传递numpy矩阵(没用)，以及func.argtypes=ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))然后通过各种转换传递numpy矩阵。转换导致Pyt
importnumpyasnpA=np.array([[1,2],[3,4]])B=np.array([[5,6],[7,8]])C=np.array([[1,2,0,0],[3,4,0,0],[0,0,5,6],[0,0,7,8]])我想直接从A和B制作C，有什么简单的方法可以构造对角线数组C？谢谢。 最佳答案 方法#1:一种简单的方法是使用np.bmat-Z=np.zeros((2,2),dtype=int)#Createoff-diagonalzerosarrayout=np.asarray(np.bmat([[A,Z],[Z
给定一个尺寸为(170kx170k)且具有4.4亿个非空点的ScipyCSC稀疏矩阵“sm”和一个具有几个非空点的稀疏CSC向量“v”(170kx1)，是否存在任何问题可以这样做来提高操作的性能:resul=sm.dot(v)?目前大约需要1秒。将矩阵初始化为CSR将时间增加到3秒，因此CSC表现更好。SM是产品之间的相似性矩阵，V是表示用户购买或点击了哪些产品的向量。所以对于每个用户sm都是一样的。我使用的是Ubuntu13.04、Inteli3@3.4GHz、4核。研究SO我读到了Ablas包。我在终端输入:~$ldd/usr/lib/python2.7/dist-packages
我正在尝试将以下MATLAB代码转换为Python，但我无法找到在任何合理时间内都能运行的解决方案。M=diag(sum(a))-a;where=vertcat(in,out);M(where,:)=0;M(where,where)=1;这里，a是一个稀疏矩阵，where是一个向量(输入/输出)。我使用Python的解决方案是:M=scipy.sparse.diags([degs],[0])-Awhere=numpy.hstack((inVs,outVs)).astype(int)M=scipy.sparse.lil_matrix(M)M[where,:]=0#Thisistheslo
我是Python的新手，正在尝试创建一个函数来将向量乘以矩阵(任意列大小)。例如:multiply([1,0,0,1,0,0],[[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]])[1,1]这是我的代码:defmultiply(v,G):result=[]total=0foriinrange(len(G)):r=G[i]forjinrange(len(v)):total+=r[j]*v[j]result.append(total)returnresult问题是，当我尝试选择矩阵(r[j])中每一列的第一行时，会显示错误“列表索引超出范围”。有没有其他方法可以不使
