我需要在最小二乘意义上求解一大组线性系统。我无法理解numpy.linalg.lstsq(a,b)、np.dot(np.linalg.pinv(a),b)和数学实现。我使用以下矩阵:h=np.random.random((50000,100))a=h[:,:-1].copy()b=-h[:,-1].copy()算法的结果是:#mathematicalimplementation%%timeitnp.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(a.T,a)),a.T),b)10个循环，3个循环中的最佳:36.3毫秒每个循环#numpy.linalg.lstsqimpl
背景我正在处理的问题如下:在我为研究设计的实验环境中，我生成了大量的大型(长度为4M)数组，这些数组有些稀疏，因此可以存储为scipy.sparse.lil_matrix实例，或简单地作为scipy.array实例(空间增益/损失不是这里的问题)。这些数组中的每一个都必须与一个字符串(即一个词)配对才能使数据有意义，因为它们是表示该字符串含义的语义向量。我需要保留这个配对。列表中每个单词的向量都是一个一个构建的，并在移动到下一个单词之前存储到磁盘。它们必须以一种可以随后使用类似字典的语法检索的方式存储到磁盘。例如，如果所有单词都存储在类似DB的文件中，我需要能够打开该文件并执行类似ve
我正在使用PySpark处理一个巨大的数据集，我想在其中根据另一个数据框中的字符串过滤数据框。例如，dd=spark.createDataFrame(["something.google.com","something.google.com.somethingelse.ac.uk","something.good.com.cy","something.good.com.cy.mal.org"],StringType()).toDF('domains')+----------------------------------------+|domains|+----------------
我正在尝试使用欧几里得距离，根据测试数据集中的点与样本数据集的相似性，实现一种聚类方法。测试数据集有500个点，每个点是一个N维向量(N=1024)。训练数据集有大约10000个点，每个点也是一个1024维向量。目标是找到每个测试点和所有样本点之间的L2距离，以找到最接近的样本(不使用任何python距离函数)。由于测试数组和训练数组的大小不同，我尝试使用广播:importnumpyasnpdist=np.sqrt(np.sum((test[:,np.newaxis]-train)**2,axis=2))其中test是一个形状数组(500,1024)，train是一个形状数组(1000
我刚刚开始了解numpy，我对它声称在其ndarrays中进行内存访问的类似C的效率印象深刻。我想亲自看看这些列表和pythonic列表之间的区别，所以我进行了快速计时测试，在没有它的情况下使用numpy执行了一些相同的简单任务。正如预期的那样，Numpy在数组的分配和算术运算方面优于常规列表一个数量级。但是这段代码在两个测试中都是相同的，对于常规列表花费了大约1/8秒，对于numpy花费了2.5秒多一点:file=open('timing.log','w')fornumina2:ifnum%1000==0:file.write("Multipleof1000!\r\n")file.c
面试官在面试中问了一个问题，为以下功能编写快速高效的算法，问题:编写一个函数来根据给定的规则解析给定的字符串并生成最终解析的字符串作为输出写一个接受字符串作为输入的函数，字符串长度在[0..2000000000]之间stringshouldbemadefromonly'A','B'&'C'characterslike'AAA','ABCABC','AAAABBBBABAAACCCA'转换规则:1)'AB'->'AA'2)'AC'->'AA'3)'AA'->'A'4)'CC'->'C'5)'BC'->'BB'6)'BB'->'B'每次对给定的字符串随机应用以上6条规则，并将最终转换后的字
例如，我们有大量这样的对象:classKeyStatisticEntry:def__init__(self,value=""):self.usedBytes=len(value)self.encoding=get_string_encoding(value)@propertydeftotal(self):overhead=get_object_overhead(self.usedBytes)ifself.encoding=='somevalue':returnoverheadelse:returnself.usedBytes+overhead@propertydefaligned(se
这是我最近的问题AvoidingraceconditionsinPython3'smultiprocessingQueues的延伸.希望这个版本的问题更具体。TL;DR:在使用multiprocessing.Queue从队列中获取工作进程的多处理模型中，为什么我的工作进程如此空闲？自己的输入队列，这样他们就不会为了共享队列的锁而互相争斗，但是队列实际上花了很多时间只是空的。主进程正在运行一个I/O绑定(bind)线程——这会减慢输入队列的CPU绑定(bind)填充速度吗？我试图在特定约束下找到N个集合的笛卡尔积的最大元素，每个集合具有M_i个元素(对于0is_feasible返回Tru
问题表述为:给定一个仅包含数字0-9和目标值的字符串，返回通过在数字之间添加一些二元运算符(+、-或*)创建的所有表达式，以便它们评估为目标值.在某些情况下，可能没有任何二元运算符可以创建有效的表达式，在这种情况下，函数应该返回一个空数组。新表达式中的数字不应包含前导零。该函数应返回所有计算为目标的有效表达式，按字典顺序排序。例如:数字="123"和目标=6，应返回:["1*2*3","1+2+3"]我目前的算法如下。它有点慢，所以我正在寻找一种更有效的方法来解决这个问题。我当前的算法产生操作数和运算符的所有组合。对于上面的例子，它产生操作数:[['1','2','3'],['1','
我有大量数据(文本)语料库，我已将其转换为稀疏术语文档矩阵(我正在使用scipy.sparse.csr.csr_matrix来存储稀疏矩阵)。我想为每个文档找到前n个最近的邻居匹配项。我希望Pythonscikit-learn库中的NearestNeighbor例程(准确地说是sklearn.neighbors.NearestNeighbor)可以解决我的问题，但效率很高使用空间分区数据结构(例如KD树或Ball树)的算法不适用于稀疏矩阵。只有蛮力算法适用于稀疏矩阵(这在我的情况下是不可行的，因为我正在处理大型语料库)。稀疏矩阵的最近邻搜索是否有任何有效的实现(在Python或任何其他
