29
4
Một , bĐó là 1D có khối u ndarrayCó cùng kích thước với kiểu dữ liệu số nguyên.
Clà 2D scipy.sparse.lil_matrix .
nếu chỉ mục[a, b]Chứa các chỉ mục trùng lặp,C[a, b] += np.array([1])luôn tăng dầnCvì C Mỗi chỉ số duy nhất của[a, b] ?
Tài liệu có đề cập đến điều này không?
Ví dụ:
Trung tâm cá nhân
Điều phát hành
từ bỏnhập scipy.sparse dưới dạng ss
nhập numpy dưới dạng np
C = ss.lil_matrix((3,2), dtype=int)
a = np.array([0, 1, 2] * 4)
b = np.array([0, 1] * 6)
C[a, b] += np.array([1])
print(C.todense(), '\n')
C[a, b] += np.array([1])
in(C.todense())
kết quả:
[[1 1]
[1 1]
[1 1]]
[[hai mươi hai]
[hai mươi hai]
[hai mươi hai]]
câu trả lời hay nhất
Tôi không biết nó đã được ghi lại
Như chúng ta đã biết, các mảng dày đặc chỉ được đặt một lần cho mỗi chỉ mục duy nhất do có bộ đệm. chúng ta phải sử dụng thêm.at để có được sự bổ sung không có bộ đệm.
Trong [966]: C=sparse.lil_matrix((3,2),dtype=int)
Trong [967]: Ca=CA
Trong [968]: Ca += 1
Trong [969]: Ca
Ra [969]:
mảng([[1, 1],
[1, 1],
[1, 1]])
Trong [970]: Ca=CA
Trong [973]: np.add.at(Ca,(a,b),1)
Trong [974]: Ca
Ra [974]:
mảng([[2, 2],
[hai mươi hai],
[hai mươi hai]])
Ví dụ của bạn cho thấy bé nhỏ Thiết lập chỉ mục cũng hoạt động ở chế độ đệm. Nhưng tôi phải nhìn vào mã để biết chính xác tại sao.
Theo hồ sơ,kêu Kiểu nhập là tính tổng các bản sao.
Trong [975]: M=sparse.coo_matrix((np.ones_like(a),(a,b)), shape=(3,2))
Trong [976]: print(M)
(0, 0) 1
(1, 1) 1
(2, 0) 1
(0, 1) 1
(1, 0) 1
(2, 1) 1
(0, 0) 1
(1, 1) 1
(2, 0) 1
(0, 1) 1
(1, 0) 1
(2, 1) 1
Trong [977]: MA
Ra [977]:
mảng([[2, 2],
[hai mươi hai],
[hai mươi hai]])
Trong [978]: M
Ra [978]:
'
với 12 phần tử được lưu trữ ở định dạng COOrdinate>
Trong [979]: M.tocsr()
Ra [979]:
'
với 6 phần tử được lưu trữ ở định dạng Hàng thưa thớt được nén>
Trong [980]: M.sum_duplicates()
Trong [981]: M
Ra [981]:
'
với 6 phần tử được lưu trữ ở định dạng COOrdinate>
Bấm vào đã nhập kêu định dạng được lưu trữ, nhưng khi được sử dụng để hiển thị hoặc tính toán (định dạng csr), các bản sao sẽ được tính tổng.
Về việc tăng chỉ số lặp lại của python - Numpy (thưa thớt), chúng tôi đã tìm thấy một câu hỏi tương tự trên Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/45269224/
29
4
0
Tôi đã kiểm tra kho lưu trữ git trên máy chủ. Kho lưu trữ trước đây có tất cả các tệp có liên quan trong thư mục gốc, nhưng tôi đã phải thực hiện một số thay đổi và bây giờ tôi có hai thư mục, src và dist, mà tôi muốn theo dõi. Vấn đề tôi đang gặp phải là.
Tôi gặp khó khăn khi tìm ra bất kỳ trường hợp sử dụng nào cho VkDescriptorSetLayoutBinding::binding, đây là cấu trúc: struct VkDescriptorSetLayoutBinding { u
Có thể đạt được định mức của vectơ thưa thớt trong Python một cách hiệu quả không? Tôi đã thử các cách sau: from scipy importsparse from numpy.linalg import Norm vector1 = spa
Tôi đang cố gắng tìm hiểu tại sao mã này không sắp xếp một mảng... các vectơ tùy ý. x = mảng([[3, 2, 4, 5, 7, 4, 3, 4, 3, 3, 1, 4, 6, 3, 2, 4, 3, 2]])
Có ai biết cách nén (mã hóa) một vectơ thưa thớt không? Vectơ thưa biểu thị ma trận 1xN có nhiều số "0". Ví dụ: 100000000000011100000000000000000100000000 ở trên là loãng
Tôi đang sử dụng quy trình Gaussian thưa thớt để hồi quy Rasmussen. [http://www.tsc.uc3m.es/~miguel/downloads.php][1] Cú pháp dự đoán giá trị trung bình là: [~, mu_1, ~, ~
Tôi đang sử dụng API Mahout trong trình phân loại Naive Bayes. Một trong những chức năng là SparseVectorsFromSequenceFiles và mặc dù tôi đã thử tìm kiếm trên Google nhưng tôi vẫn không hiểu vectơ thưa thớt là gì. hầu hết
Tôi đang cố gắng ánh xạ một mảng thưa thớt JavaScript sang biểu diễn C#. Cách được khuyến khích để làm điều này là gì? Nó đang xem xét việc sử dụng một từ điển chứa danh sách từ gốc chứa các giá trị trong mảng ban đầu. Có ý tưởng nào khác không? Cảm ơn! Pin ghi chú câu trả lời hay nhất
Nếu tôi muốn giải một hệ tam giác trên hoàn chỉnh, tôi có thể gọi linsolve(A,b,'UT'). Tuy nhiên, điều này hiện không hỗ trợ ma trận thưa thớt. Làm thế nào tôi có thể khắc phục vấn đề này? Câu trả lời hay nhất Hệ thống UT và LT là một trong những hệ thống dễ giải quyết nhất. đọc tiếp
Tôi có Pandas DataFrame với MultiIndex. Giá trị của MultiIndex nằm trong khoảng từ (0,0) đến (1000.1000) và cột có hai trường p và q. Tuy nhiên, DataF.
Tôi hiện đang triển khai mô phỏng phần tử hữu hạn nhỏ. Sử dụng Python/Numpy, tôi đang tìm một cách hiệu quả để tạo ma trận độ cứng toàn cầu: 1) Tôi nghĩ tôi nên sử dụng coo_matrix() để tạo ma trận thưa thớt từ ma trận độ cứng phần tử nhỏ hơn. Nhưng tôi có thể
a, b là các mảng numpy 1D có cùng kích thước với kiểu dữ liệu số nguyên. C là scipy.sparse.lil_matrix 2D Nếu chỉ mục [a, b] chứa các chỉ mục trùng lặp, C[a, b] +=
Tôi có một biểu đồ lớn, được kết nối, thưa thớt ở dạng danh sách kề. Tôi muốn tìm hai đỉnh cách xa nhau nhất có thể, tức là đường kính của đồ thị và hai đỉnh thực hiện nó. Đối với các ứng dụng khác nhau, tôi quan tâm đến vấn đề này trong cả trường hợp vô hướng và có hướng
Bối cảnh: Tôi sử dụng Eigen cho mạng lưới thần kinh nhân tạo, trong đó kích thước thông thường là khoảng 1000 nút trên mỗi lớp. Vì vậy, hầu hết thao tác là kết hợp ma trận M có kích thước ~(1000,1000) với một vectơ có kích thước 1000 hoặc một lô B v
Tôi có một số ma trận có kích thước phù hợp (2000*2000) và tôi muốn có các biểu thức có dấu trong các phần tử của ma trận - tức là .9**b + .8**b + .7**b ... là phần tử- ví dụ khôn ngoan. Ma trận rất thưa thớt. Tôi đã tạo cái này bằng cách thêm một phép tính trung gian
Có cách nào nhanh chóng trong R hoặc C++ để điền vào ma trận (thưa thớt): A, B, 0, 0, 0 C, A, B, 0, 0 0, C, A, B, 0 0, 0, C, A, B 0, 0, 0, C, A
Tôi có một ma trận numpy/scipy thưa thớt lớn trong đó mỗi hàng tương ứng với một điểm trong không gian nhiều chiều. Tôi muốn thực hiện loại truy vấn sau: cho một điểm P (một hàng trong ma trận) và một khoảng cách epsilon, tìm tất cả các điểm có khoảng cách lớn nhất từ epsilon
Giả sử tôi có một scipy.sparse.csr_matrix đại diện cho các giá trị sau [[0 0 1 2 0 3 0 4] [1 0 0 2 0 3 4 0]] Tôi muốn tính tổng tích lũy của các giá trị khác 0 tại chỗ, mảng này sẽ thay đổi thành:
Tôi hiểu cách định cấu hình kiểm tra thưa thớt trong Git, nhưng tôi tự hỏi liệu có thể loại bỏ thư mục chính hay không. Ví dụ: giả sử tôi có kho lưu trữ Git với cấu trúc thư mục sau: thư mục 1/foo thư mục 2/foo/bar/stuff file
Theo chủ đề này, tính năng kiểm tra thưa thớt trong Git nên được triển khai. Vâng? Giả sử tôi có cấu trúc sau: giấy tờ/bài báo/... bài thuyết trình
Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!