我正在尝试找到在 Python 中计算稀疏对称实矩阵行列式的最快方法，使用 Scipy 的 sparse 模块，但惊讶地发现没有行列式函数。我知道可以使用 LU 分解来计算行列式，但是不知道有什么简单的方法，因为 scipy.sparse.linalg.splu 的返回值是一个对象，并且实例化...

我一直在比较Python和R中几个PCA实现的性能，并注意到一个有趣的行为： 虽然似乎无法在Python中计算稀疏矩阵的PCA（唯一的方法是scikit-learn的TruncatedSVD，但它不支持所需的均值居中以等效于PCA的协方差解决方案。 他们的论点是，这将破坏矩阵的稀疏属性。 Fa...

在 TensorFlow 中，稀疏张量与自身或密集张量相乘似乎无法正常工作。以下是一个例子：from __future__ import print_function import tensorflow as tf x = tf.constant([[1.0,2.0], ...

我有一个矩阵，想要检查它是否为稀疏矩阵。 我尝试过的方法： 使用isinstance方法： if isinstance(<matrix>, scipy.sparse.csc.csc_matrix): 如果我确切地知道要检查哪个稀疏类，则这很好用。 getformat...

我有一个稀疏矩阵 Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots ..@ i : int [1:37674] 1836 2297 108 472 1735 1899 2129 2131 5 67 ... .....

我使用Anaconda分发版的Python和Numba，编写了以下Python函数，该函数将一个稀疏矩阵A（以CSR格式存储）乘以一个密集向量x： @jit def csrMult( x, Adata, Aindices, Aindptr, Ashape ): numRowsA =...

我正在尝试在巨大的稀疏矩阵上应用PCA，在下面的链接中指出，sklearn的随机PCA可以处理scipy稀疏格式的稀疏矩阵。 对非常大的稀疏矩阵应用PCA 但是，我总是遇到错误。有人能指出我做错了什么吗。 输入矩阵'X_train'包含float64数字：>>>type(...

我通常使用matrix[:, i:] 看起来速度没有我预期的快。

什么是在PostgreSQL中表示稀疏数据矩阵的最佳方法？我看到的两种明显的方法是： 将数据存储在单个表中，每个可想象的特征都有一个单独的列（可能有数百万个），但未使用的特征具有默认值NULL。这在概念上非常简单，但是我知道，在大多数RDMS实现中，由于NULL值通常占用一些空间，因此通常...

我有一个涉及非常稀疏的大n维数组的应用程序。 scipy.sparse 有一个有用的“矢量化获取和设置”功能，因此可以使用Cython快速填充稀疏矩阵。 当然，scipy包无法处理n维。我发现两个能够在Python中处理n维稀疏数组的软件包sparray和ndsparse。但似乎都没有向量化...