我有许多scipy稀疏矩阵(目前为CSR格式)，我需要将它们与密集的numpy一维向量相乘。该向量称为G:printG.shape,G.dtype(2097152,)complex64每个稀疏矩阵的形状都是(16384,2097152)并且非常稀疏。密度约为4.0e-6。我有一个包含100个稀疏矩阵的列表，称为spmats。我可以像这样轻松地将每个矩阵与G相乘:res=[spmat.dot(G)forspmatinspmats]这会按预期生成形状为(16384,)的密集向量列表。我的应用程序对性能相当关键，所以我尝试了一种替代方法，即首先将所有稀疏矩阵连接成一个大的稀疏矩阵，然后只使用

我正在研究电力系统分析程序，我需要使用稀疏矩阵。有一个例程，我只使用以下调用填充稀疏矩阵:self.A=bsr_matrix((val,(row,col)),shape=(nele,nbus),dtype=complex)因为这个矩阵不会随时间改变。另一个矩阵确实会随着时间的推移而变化，我需要更新它。有没有办法，例如:co=[2,3,6]row=[5,5,5]val=[0.1+0.1j,0.1-0.2j,0.1-0.4j]我可以将它们添加到先前初始化的稀疏矩阵吗？怎样才是更Pythonic的方式来做到这一点？谢谢 最佳答案 您应该改

我想使用稀疏矩阵来表示BOW特征。我已经尝试过scipy的coo_matrix，但它似乎不支持我想做的事情:我想初始化一个全为零的矩阵，然后在适当的时候将给定的条目更改为1。但是，当我尝试按照我认为应该的方式对矩阵进行索引时——例如，myMatrix[0][0]=1(甚至myMatrix[0][0][0]=1)——它会更改所有值连续到1。我只想输入一个条目1。我可以使用numpy矩阵轻松做到这一点，但我想使用稀疏矩阵来提高空间效率。 最佳答案 使用正确的稀疏类型会有所帮助。fromscipyimportsparseM=sparse.

我正在尝试计算一个简单的点积，但保留原始矩阵中的非零值不变。玩具示例:importnumpyasnpA=np.array([[2,1,1,2],[0,2,1,0],[1,0,1,1],[2,2,1,0]])B=np.array([[0.54331039,0.41018682,0.1582158,0.3486124],[0.68804647,0.29520239,0.40654206,0.20473451],[0.69857579,0.38958572,0.30361365,0.32256483],[0.46195299,0.79863505,0.22431876,0.59054473]

我有一个通过scipy.sparse创建的稀疏988x1向量(csr_matrix中的一列)。有没有办法在不必将稀疏矩阵转换为密集矩阵的情况下获得其均值和标准差？numpy.mean似乎只适用于密集向量。 最佳答案 由于您正在执行列切片，因此最好使用CSC而不是CSR来存储矩阵。但这取决于您对矩阵进行的其他操作。要计算CSC矩阵中列的平均值，您可以使用mean()矩阵的函数。要有效地计算标准偏差，需要付出更多的努力。首先，假设您得到这样的稀疏列:col=A.getcol(colindex)然后像这样计算方差:N=col.shape[

我想知道如何在Python中高效地添加稀疏矩阵。我有一个程序可以将一个大任务分解成多个子任务，并将它们分布在多个CPU上。每个子任务都会产生一个结果(一个scipy稀疏矩阵，格式为:lil_matrix)。稀疏矩阵的维度是:100000x500000，这是相当大的，所以我真的需要最有效的方法来将所有生成的稀疏矩阵求和到一个稀疏矩阵中，使用一些C编译的方法或其他东西。 最佳答案 你试过最简单的计时方法吗？matrix_result=matrix_a+matrix_b文档警告说对于LIL矩阵这可能会很慢，建议以下可能更快:matrix_

我有这个使用numpy数组进行矩阵乘法的例子:importnumpyasnpm=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c=np.array([0,1,2])m*carray([[0,2,6],[0,5,12],[0,8,18]])如果m是scipy稀疏CSR矩阵，我如何做同样的事情？这给出了维度不匹配:sp.sparse.csr_matrix(m)*sp.sparse.csr_matrix(c) 最佳答案 您可以调用csr_matrix的multiply方法进行逐点乘法。sparse.csr_matr

我想以HDF5格式压缩和存储一个巨大的Scipy矩阵。我该怎么做呢？我试过下面的代码:a=csr_matrix((dat,(row,col)),shape=(947969,36039))f=h5py.File('foo.h5','w')dset=f.create_dataset("init",data=a,dtype=int,compression='gzip')我遇到这样的错误，TypeError:Scalardatasetsdon'tsupportchunk/filteroptionsIOError:Can'tprepareforwritingdata(Noappropriatef

假设我使用字典表示一个特征向量(为什么？因为我知道这些特征是稀疏的，但稍后会详细介绍)。我应该如何实现两个这样的字典(表示为A、B)的内积我尝试了天真的方法:forkinA:ifkinB:sum+=A[k]*B[k]但事实证明它很慢。更多细节:我使用字典来表示特征是因为特征键是字符串大约有20K种可能的键每个向量都是稀疏的(例如，大约1000个非零元素)。我对计算N=2000个不同词典(即它们的线性内核)的成对内积非常感兴趣。 最佳答案 不确定是否更快，但这是另一种方法:keys=A.viewkeys()&B.viewkeys()t

deftdm_modify(feature_names,tdm):non_useful_words=['kill','stampede','trigger','cause','death','hospital'\,'minister','said','told','say','injury','victim','report']indexes=[feature_names.index(word)forwordinnon_useful_words]forindexinindexes:tdm[:,index]=0returntdm我想为tdm矩阵中的某些项手动设置零权重。使用上面的代码我得