Python中的快速整数矩阵空空间？
在Python中，快速整数矩阵空间是指一种高效存储和操作大规模整数矩阵的技术。它可以提供更高的计算性能和更小的内存占用。
在Python中，我们可以使用NumPy库来实现快速整数矩阵空间。NumPy是一个开源的Python科学计算库，提供了多维数组对象和一系列用于操作数组的函数。以下是关于快速整数矩阵空间的完善答案：
概念： 快速整数矩阵空间是指一种优化的数据结构，用于存储和操作整数矩阵。它使用了底层的内存优化技术，可以在Python中高效地进行矩阵计算。
分类： 快速整数矩阵空间可分为稠密矩阵和稀疏矩阵两种类型。
- 稠密矩阵：稠密矩阵是指每个元素都有值的矩阵。在稠密矩阵中，所有元素都存储在内存中，并且可以通过索引快速访问。稠密矩阵适用于具有大量非零元素的矩阵。
- 稀疏矩阵：稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵。在稀疏矩阵中，只有非零元素存储在内存中，并且通常使用压缩存储格式进行存储。稀疏矩阵适用于具有大规模矩阵且非零元素较少的情况。
优势： 快速整数矩阵空间具有以下优势：
- 高效的计算性能：快速整数矩阵空间使用底层的优化技术，可以提供高效的矩阵计算和向量化操作，加速数值计算过程。
- 较小的内存占用：快速整数矩阵空间通过使用压缩存储格式和位运算技术，可以显著减少整数矩阵占用的内存空间，降低了内存开销。
- 方便的索引和切片：快速整数矩阵空间提供了方便的索引和切片操作，可以快速访问矩阵中的元素，方便进行数据提取和处理。
应用场景： 快速整数矩阵空间在许多科学计算和数据分析领域都有广泛的应用，包括但不限于以下场景：
- 机器学习和深度学习：快速整数矩阵空间可以用于存储和操作神经网络中的权重矩阵和输入数据，加速模型训练和推理过程。
- 数值模拟和科学计算：快速整数矩阵空间可以用于存储和处理数值模拟中的大规模矩阵，如有限元分析、流体力学模拟等。
- 图像和信号处理：快速整数矩阵空间可以用于存储和处理图像和信号处理中的二维和多维数据。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，以下是一些与快速整数矩阵空间相关的推荐产品：
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云EMR是一种大数据处理和分析服务，可以高效地处理大规模整数矩阵数据。
- 腾讯云AI智能图像：腾讯云AI智能图像服务提供了图像识别、图像分析和图像处理等功能，可以用于处理和分析整数矩阵图像数据。
- 腾讯云CDN加速：腾讯云CDN加速服务可以提供快速的网络传输和分发，加速整数矩阵数据的传输和访问。
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相关·内容
我正在尝试将一段“for”循环代码从Matlab转换到Python。在这个块中有一个语句：A[B]=C。这三个A，B和C都是矩阵。在python中，由于Matlab和Python之间索引标准的不同，我需要编写为A[B-1]=C。当B是非空的时候，这个语句在python中很好。但是，如果B为空，则该语句如下所示：
A11 = np.copy(A[:,B-1]) #Remind that B is an empty matrix, like B=np.array([0])
索引错误:用作索引的数组必须是整数(或布尔型)类型的
实际上，如果B是空的，那么对于矩阵A11，我想要的只是另一个空矩阵。当然
浏览 5提问于2017-01-24得票数 1
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输入:带有整数项的n times m矩阵A。例如，考虑矩阵
A = [[2,1,0],[0,1,2]]
输出：A内核/空空间的整数基。例如，对于上面的矩阵，整数基是
[[1,-2,1]]
我使用这个的思想，首先计算一个有理基，然后用以下(Python 2.7)代码与分母的lcm相乘来计算整数基：
import numpy as np
from sympy import Matrix,lcm
from fractions import Fraction
def ker_int_basis(B):
BKer = 1.0*np.array(Matrix(B).nullspace())
浏览 0提问于2018-12-25得票数 0
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我正在python中创建一个名为random_from_python_int.dat的5*7整数矩阵二进制文件，然后从C中读取这个二进制文件。不知怎么的，我无法得到正确的数字--这里是我生成这个矩阵的python代码：
import numpy as np
np.random.seed(10)
filename = "random_from_python_int.dat"
fileobj = open(filename, mode='wb')
b = np.random.randint(100, size=(5,7))
b.tofile(fileobj)
fil
浏览 1提问于2017-08-25得票数 4
2回答
针对稀疏矩阵交换优化的文件格式
、、、、
我想要将一个稀疏的数字矩阵(整数，但也可以是浮点数)保存到一个文件中，以便进行数据交换。对于稀疏矩阵，我指的是值的高百分比(通常为90%)等于0的矩阵。在这种情况下，稀疏与文件格式无关，而与矩阵的实际内容相关。
矩阵的格式如下：
col1 col2 ....
row1 int1_1 int1_2 ....
row2 int2_1 .... ....
.... .... .... ....
通过使用文本文件(制表符分隔)，文件的大小为4.2G。我可以使用哪种文件格式(最好是普遍存在的.txt文件)轻松加载和保存这个稀疏数据矩阵？我们通常使用
浏览 2提问于2018-02-14得票数 1
如何在python中使用邻接矩阵实现图形着色？有可能吗？我使用list实现了它。但它也有一些问题。我想用矩阵来实现它。有人能给我这个问题的答案或建议吗？
浏览 0提问于2011-10-14得票数 2
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我正在尝试使用Python2.7中的以下代码定义一个浮点矩阵：
import numpy as np
A=np.array([[1/16,1/8,1/16],[1/8,1/4,1/8]])
print A
结果矩阵为底值矩阵(整型值矩阵)：
[[0 0 0]
[0 0 0]]
我如何将它固定到一个浮动矩阵上？
谢谢:)
浏览 1提问于2018-08-03得票数 0
4回答
如何求解非负整数上的线性方程组？
、、、、
给定一个线性系统Ax = b，其中矩阵A和向量b有整数值，我想要找到所有求解这个方程的非负整数向量x。
到目前为止，我已经找到了一些技巧，比如矩阵的或来寻找整数解，然后我想我可以用线性求解器来寻找非负解。有图书馆可以让这更容易吗？
Python解决方案是理想的，但是如果一个库以另一种语言存在，我想了解它。
浏览 12提问于2017-10-20得票数 9
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我需要一个50,000×50,000稀疏矩阵/2d阵列，其中约5%的单元，均匀分布，非空的。我需要：
编辑--我需要在numpy/scipy中这样做，如果不清楚的话，很抱歉。此外，增加了要求。
从DB读取5%的非空数据，并尽快将其分配给矩阵/2d数组单元格。
尽可能少地使用内存。
使用花式索引(例如，取列中的索引和所有非空值)。这是美好的拥有，记忆和构造时间作为更重要的。
一旦建立了矩阵，矩阵就不会改变。
然而，我想要它的转置，最好是O(1)内存和时间。
实现这一目标的最有效方法是什么？我能保持nan的值而不是零来表示“空”单元格吗？(0是我的有效值)，我能有效地运
浏览 3提问于2012-12-07得票数 2
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我有一个矩阵列表，列表如下：
myarrlist = [array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), array([[10, 20, 30],40, 50, 60],[70, 80, 90]])]
和,
sum(myarrlist)/float(len(myarrlist))
给了我下面的结果(这就是我需要的:矩阵相加的结果是一个矩阵)
array([[ 5.5, 11. , 16.5],[ 22. , 27.5, 33. ],[ 38.5, 44. , 49.5]])
但是，当我给出
from numpy import *
为了使用dot(
浏览 3提问于2012-07-24得票数 0
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在R中，我正在尝试处理一个大的矩阵(39,146,166行x 127列)，并且我在它的一些操作上遇到了内存问题。我已经确定矩阵中大约35%的条目是非零的，其余的都是零。这是否足够稀疏，以至于我可以节省一些内存，使用R的稀疏矩阵类来表示这个矩阵？什么是确定矩阵何时值得稀疏表示的好的经验法则？
浏览 0提问于2016-04-05得票数 6
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我目前在Python中有一个6Dnumpy数组，其中前4个索引指定需要哪个2D矩阵。我可以使用f2py将其传递给Fortran90，然后使用以下命令访问2D矩阵： subroutine mySubroutine(myArray)
real(8), dimension(:,:,:,:,:,:) :: myArray
matrix = myArray(a,b,c,d,:,:) 然而，矩阵通常可以是不同大小的。我发现的唯一方法是使最后两个维度等于最大可能大小，将较小的矩阵存储在左上角，然后使用以下命令获得较小的矩阵： matrix = myArray(a,b,c,d,1:matrixSize,
浏览 20提问于2020-12-03得票数 1
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当需要在算法中使用大矩阵时，为了提高复杂度，我们被告知如果矩阵是稀疏的，则使用链表。这意味着，如果数据大部分是相同的，我们只能保存不是该值的数据。
但是，我们如何确定使用稀疏矩阵不再有用的点？
对于长度为n的方阵，我们如何计算可以说矩阵有太多的非零数据而不能写入链表的点呢？
我想我们需要使用一个对象的内存大小，两个对象之间的一个链接，然后使用我们的密度因子。但是有什么计算可以安全地说：“这个矩阵有x%的非零数据，使用链接列表更好？”
浏览 1提问于2016-10-02得票数 0
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稀疏矩阵线性规划
、、、
我想在python中解决一个线性规划。变量数(从现在起称为N)非常大(~50000)，为了按照scipy.optimize.linprog要求的方式来表述这个问题，我必须构造两个N矩阵(A和B )。LP可以写成
minimize: c.x
subject to:
A.x <= a
B.x = b
x_i >= 0 for all i in {0, ..., n}
其中.表示点积，a、b和c是长度为N的向量。
我的经验是，构建这样大的矩阵(A和B都有)。50000x50000 = 25*10^8条目)带来了一些问题:如果硬件不是很强，NumPy可能会完全拒绝
浏览 0提问于2016-01-15得票数 8
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适用于大型图的数据结构
、、、
我有一个很大的图，除了邻接表和c++ stl中的“邻接矩阵”之外，还有其他的数据结构吗?或者其他一些我可以用来处理这么大的图的数据结构，实际上我的图的邻接矩阵不适合主内存。我的图是有向的，我正在用C++实现dijkstra算法。
我已经看过前面的posts...but了，我正在寻找一个关于dijkstra的合适的数据结构。
我所说的大图是指包含超过1亿个节点和边的图。
浏览 3提问于2012-05-29得票数 3
我有一个很大的矩阵，目前存储在一个特定的表中。
每个矩阵行都有一个与不同表相关的特定ID。(这就是我使用RDBMS的原因)。
目前，我使用"JSONB“类型的列作为矩阵的行的字段(每个矩阵行包含10000列)。
所以看起来是这样的-
ID，不同表ID，矩阵行(JSONB)
现在，我想查询这个表以使用矩阵。例如，当查询应该在python中以矩阵形式检索矩阵时，对500行矩阵的批处理进行迭代。
我该怎么做呢？
有没有更好的方法来存储这个矩阵，这样我以后就可以操作它了？
我应该使用HDF5而不是SQL吗？
浏览 0提问于2019-12-28得票数 1
1回答
我是一个J新手，我正在尝试导入我的一个大型数据集，以进行进一步的实验。它是一个二次体的二维矩阵，大约是80000x50000。到目前为止，我发现了两种将数据加载到J中的不同方法。
第一种方法是将数据转换为J格式(用下划线替换负数，将指数表示法数字转换为J格式等)，然后用(改编自)加载：
(".;._2) fread 'path/to/file'
第二种方法是使用tables/dsv。
我在这两种方法中都遇到了同样的问题:即，这些方法适用于小矩阵，但在大约1000万个值时失败。似乎输入被截断到某个任意的极限。如何加载任意大小的矩阵？如果我必须转换成一些二进制格式，这是可以
浏览 0提问于2015-03-06得票数 2
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我正在尝试使用numpy从文件中加载一个矩阵。当我使用除dtype以外的任何float时，都会得到以下错误：
OverflowError: Python int too large to convert to C long
代码：X = np.loadtxt(feats_file_path, delimiter=' ', dtype=np.int64 )
问题是，我的矩阵只有整数，我不能使用float，因为矩阵中的第一列是引用节点ids的整数“键”。当我使用float时，numpy将整数id“圈”成32423e^10，我不希望出现这种行为。
所以我的问题是：
如何解决Ove
浏览 6提问于2014-10-14得票数 2
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我有一个非常简单的问题-在MATLAB中空矩阵和空矩阵之间的区别？
空格:a= null(1) --> a is 1x0矩阵空格:a= [] --> a is 0x0矩阵
谢谢!
浏览 3提问于2010-12-16得票数 3
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所以我有了这个定义，
DP[i,j] = f[i,j] + min(DP[i−1, j −1], DP[i−1, j], DP[i−1, j +1])
它定义了从NxM矩阵的顶部到矩阵底部的最小累积成本。F中的每个单元格表示一个值/成本(1.2、0、10等)从另一个牢房进入那个牢房。
矩阵可能很大(1500x1500，它是)，而我编写的DP算法对于我的矩阵每运行一秒钟。这个矩阵每次执行需要运行数百次，所以程序的总运行时间是几分钟。这个循环大约是我瓶颈的99%，所以我尝试使用Python/numpys矢量化方法来优化这个循环。我只能进入Numpy和Scipy。
注意:我根本不使用python编程
浏览 2提问于2021-03-21得票数 1
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我正在将一个正交匹配追踪算法从MATLAB转录到Python，但我在代码的特定部分遇到了问题。
Matlab代码是：
indx=zeros(L,1);
for j=1:1:L
proj=D'*residual;
[maxVal,pos]=max(abs(proj));
pos=pos(1);
indx(j)=pos;
a=pinv(D(:,indx(1:j)))*x;
residual=x-D(:,indx(1:j))*a;
到目前为止，我对Python的了解是：
indx = np.zeros([L,], dtype=int
浏览 0提问于2020-05-19得票数 3
1回答
假设有一个以灰度图像为输入的ML网络。我有的是RGB图像。因此，我没有将这些RGB图像转换为灰度，而是将每个单独的彩色波段作为对网络的不同输入。也就是说，我不把RGB图像A输入到网络中，而是将A的R矩阵作为第一个输入，然后是G矩阵，然后是B矩阵。这将给网络带来3倍多的数据。这是否可以被视为数据增强(因为我们正在增加数据量)？如果是，这种数据增强技术的名称是什么？
浏览 0提问于2022-04-04得票数 2
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我对Python非常陌生，我正在尝试抓取多个站点的信息，这些站点的结构都是相同的，但长度不同。我要做的是从一个空的数据帧中逐行添加我的信息，就像在R中那样，只需调用索引，R就可以向数据帧中添加一行。然而，在熊猫中，我似乎无法找到一种方法来创建一个空的矩阵，并在其中添加一行，当我试图这样做。
df = pd.DataFrame()
df.iloc[0] = [1,2,3,4]
程序向我提供了错误消息：
IndexError: single positional indexer is out-of-bounds
我知道有类似附加的功能，但它似乎不适合我。
我觉得很奇怪，我还没有在堆栈溢出中找到任何
浏览 0提问于2018-07-13得票数 0
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我正在研究材料的半透明，我正在研究一些Gems文档(http://http.developer.nvidia.com/GPUGems/gpugems_ch16.html)。
在例子16-4中，它引用了光空间和光纹理空间的矩阵。
// Given a point in object space, lookup into depth textures
// returns depth
float trace(float3 P,
uniform float4x4 lightTexMatrix, // to light texture space
浏览 0提问于2014-01-10得票数 2
fourier(series,k)返回一个矩阵，其中包含傅里叶级数( cos和sin)中的项，直到K(parameter)级。在任何python模块/库中，R中是否有"fourier“的等效函数？如果没有，那么如何在python中对其进行编码？
浏览 12提问于2022-04-11得票数 0
我可以使用peaks(N)获得2D矩阵/3D图，其中N是MATLAB中的任意数字。在python中有什么方法可以做到这一点吗？ MATLAB示例： 创建一个5 x 5的峰值矩阵并显示曲面： figure
peaks(5); ? 如何在python中做到这一点？
浏览 73提问于2020-04-14得票数 1
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我遇到了以下问题，试图对两个大型CSR矩阵进行堆栈：
/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/sparse/coo.pyc in _check(self)
229 raise ValueError('negative row index found')
230 if self.col.min() < 0:
--> 231 raise ValueError('negative column index found
浏览 3提问于2014-07-17得票数 10
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我正试图从发射机向接收器串行发送矩阵。为此，我试图读取矩阵的每一行，将其转换为用于传输的字节数组，然后在接收者中对其进行解码。到目前为止，当我将每一行转换为字节数组时，每个数字都会被空元素所跟踪。
a = np.random.randint(0,255,size=(20,20))
print(a)
for row in a:
b = bytearray(row)
print(b)
假设从行开始的数组是1,2,3,4
预期结果：bytearray(b'\x01\x02\x03\x04')
但我得到的结果是：bytearray(b'\x01\x00\x0
浏览 3提问于2020-04-24得票数 0
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我有这样的矩阵：
mat = [[1,2,4,5], [2,3,4,1], [4,1,1,2], [1,1,1,0]]
每个单元格最初都有与其相关联的white颜色。当该单元格被访问时，它的颜色会更改为black。
现在，我不知道如何在Python中初始化这种矩阵。请帮我做这个。
浏览 6提问于2015-08-16得票数 1
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我正在尝试计算n×m个二进制矩阵的数量，其中每列中至多有k个连续值为1。经过几次研究，我发现找到1列n行的向量就足够了。例如，如果我们有p个向量，那么所需的矩阵数量将是m^p。因为n和m非常大(< 2.000.000)，所以我找不到合适的解。我正在尝试寻找一个递归公式，以便构建一个矩阵来帮助我计算答案。所以你能给我建议一些解决方案吗？
浏览 0提问于2014-03-20得票数 0
我正在尝试使一个象棋类游戏在Android中，其中涉及8X8网格。我还有一个8 x 8的二维矩阵在后端和一些64个按钮(8 X 8)在前端。
我的问题是，我想要这个矩阵和按钮一对一的通信。(a)当我按下一个按钮时，我想得到(i，j)，这样我就可以参考相应的矩阵条目，并且
(b)当我从矩阵中得到(i，j)值时，我可以计算出执行某些操作的按钮。
我不知道如何将它们都映射到地图上。请给我一些建议。
谢谢
浏览 0提问于2013-02-24得票数 0
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我是Cplex Python的新手，但我使用Cplex OPL，在OPL中，您可以轻松地将这个目标函数Max和C_ij*X_ij编写为：
最大和(i在set1，j在set2) C_ij*X_ij
如果我们想使用python，我们必须用向量格式Max C*X来定义它，其中C和X分别是系数和变量的向量。因此，您需要从C_ij矩阵生成向量格式。
有没有像我们在OPL中那样用矩阵格式编写它的方法？
浏览 3提问于2016-10-17得票数 1
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对于个人项目，我需要定义一个运行某个棋盘游戏的自定义健身房环境。在游戏的每一轮中，环境将棋盘的状态作为一个1和0的矩阵，以及一个动作-描述为一个元组： (整数、整数、小矩阵) 通过在线阅读，我知道健身房环境应该是这样的： class CustomEnv(gym.Env):
"""Custom Environment that follows gym interface"""
metadata = {'render.modes': ['human']}
def __init__(self, arg1
浏览 25提问于2020-09-20得票数 1
我正在尝试编写一个程序，用一个已知的密钥矩阵来破解Hill Cipher，当我输入密文，并将字母转换为数字时，我使用这个for循环：
letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
ciphertext = input('Enter your ciphertext')
ciphertext = list(ciphertext.lower())
for symbol in ciphertext:
num = int(letters.find(symbol))
print(num)
我想知道是否有一种
浏览 0提问于2018-01-19得票数 1
1回答
我有一个Python程序，它接受系数只能是-1、0和1的矩阵。我需要计算这些矩阵的空空间。这些矩阵可能很大(数百万个条目)，而且性能很关键。 Scipy's null_space具有可接受的性能，但问题是它将空空间作为正交矩阵返回。我希望得到的矩阵具有整数系数。 然而，Sympy's nullspace返回我想要的矩阵，因为它是纯Python语言(可能还因为它使用高斯消元法而不是更快的算法)的性能非常差。 外面还有什么我可以尝试的吗？如果解决方案可以很容易地并行化，那就太好了。
浏览 35提问于2019-02-24得票数 1
如何对一组N x M二进制矩阵进行排序，以使最相似的矩阵成为双向链表中的相邻矩阵？
我有一组2d的二进制矩阵，我需要在某种数据结构中有效地对这组矩阵进行排序，以便彼此最相似的矩阵在数据结构中成为彼此的“邻居”。我不认为map结构是有效的，因为我有将近40,000个矩阵需要有效地查找。
我计算两个矩阵之间距离的公式是
getSimilarity(matrix toCompare)
//initialize variable "sum" to 0
//for each rowT in this and each rowC in toCompare
//s
浏览 0提问于2012-12-18得票数 4
我使用Octave中的imread函数加载图像：
image = imread ("data/images/image1.jpg")(:);
这显然是将图像加载为0-255值的整数矩阵。
我希望将其加载为数值为0.01.0的双重矩阵。我可以把它变成这样。
doubleImage = double(image) / 255.0;
然而，转换它是相当缓慢的，特别是对于很多图像。有没有任何方法直接加载图像作为一个矩阵的双呢？
浏览 3提问于2015-05-12得票数 0
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我有一个维度为7x4x24x10的4D矩阵(我们称之为main_mat)。我想得到一个大小为7x4x24 (rand_mat)的矩阵，这样这个(rand_mat)矩阵的每个元素实际上都是从主矩阵(main_mat)中随机抽取的。如果我没有清楚地提出这个问题，我很抱歉，所以我试着解释：
我有一个由24张7x4元素组成的堆栈，我有10个这样的堆栈。我想要的是，我得到一个由24张7x4元素组成的单堆栈，这样就可以从10个堆栈内的完全相同的工作表数中，均匀地从单个堆栈中抽取每个元素。我怎样才能不使用循环来完成它呢？
浏览 1提问于2015-06-20得票数 1
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谢谢你听我说完。
我有一个数据集，它是一个包含浮点值的形状75000x10000的矩阵。把它想象成热图/相关矩阵。我想将它存储在SQLite数据库中(SQLite，因为我正在修改现有的Django项目)。源数据文件大小为8GB，我正在尝试使用python来执行我的任务。
我曾尝试使用熊猫块将文件读入python，并将其转换为未堆叠的成对索引数据，并将其写入json文件中。但是这种方法消耗了我的计算成本。对于一个大小为100x10000的块，它生成一个200 MB的json文件。
这个json文件将被用作在Django后端中形成SQLite数据库的一个工具。
有更好的方法吗？更快/更聪明。--我
浏览 2提问于2019-06-17得票数 0
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(numpy)或经过良好测试的函数中是否有计算奇偶校验矩阵()的函数？
从发电机矩阵？
附注：
我在这个网站上没有找到解决方案。
浏览 3提问于2020-05-08得票数 0
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3回答
如何用特征库计算矩阵的空空间基？
我试图找到显式函数名来计算空基，并且作为一种解决方法，找到矩阵的计算rref的方法(因为我们能够从rref中获得空基)。
但我找不到任何相关的函数名。
我认为这肯定有解决办法，但我对本征库不太了解，而艾根的代码对我也很难理解。
请给我建议解决这个问题的办法。
浏览 15提问于2016-01-07得票数 2
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1回答
我想知道在Python：中是否存在类似的方法(Mathematica)。
我已经在Python中尝试过了，但是它不起作用。我也尝试过使用numpy.put()或简单的2 for循环。这两种方法工作正常，但我发现它们对较大的矩阵(例如，3000×3000元素)非常耗时。
描述了Python中的问题
import numpy as np
a = np.arange(0, 25, 1).reshape(5, 5)
b = np.arange(100, 500, 100).reshape(2, 2)
p = np.array([0, 3])
a[p][:, p] = b
输出不改变的矩阵a：。
浏览 2提问于2021-01-16得票数 0
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据我所知，创建矩阵的两种方法应该是相同的：
第一条路：
int i;
int **matrix = (int**)malloc(R*sizeof(int*));
for (i=0; i<R; i++)
matrix[i] = (int*)malloc(C*sizeof(int));
第二条路：
int matrix[R][C];
宣布R和C为：
#define R 3
#define C 5
我的问题是，当我将第二个方法声明的矩阵传递给这样的函数时：
void myfunction(int **m, int rows, int columns);
密码如下：
myfunction
浏览 3提问于2013-10-14得票数 1
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摘要：--我正在寻找一种方法来使用稀疏矩阵进行计算，稀疏矩阵的非零项不是通常的整数/浮点数/等等，而是代数的元素，即带有加法、乘法和零元素的非标准python类的实例。
适用于密集矩阵。I通过定义python类algebra和重载加法和乘法实现了这个代数：
class algebra(object):
...
__mul__(self,other):
...
__add__(self,other):
...
numpy允许我定义向量和矩阵，它们的条目是类algebra的实例。它还允许我执行所有常用的操作，如矩阵multiplication/additi
浏览 1提问于2019-08-01得票数 1
我有像这样的数据，我使用pandas导入到python中： new_id code
001722 A01.09
001723 A01.09
001723 A02.0
001724 A02.9
001724 A03.9
001725 A03.9 我想把它转换成存在/不存在的1和0的矩阵，假设也使用熊猫，看起来是这样的： new_id A01.09 A02.0 A02.9 A03.9
001722 1 0 0 0
001723 1 1 0 0
001724 0 0
浏览 30提问于2020-12-14得票数 0
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1回答
在Linux上，我有一个名为visca.py的python源文件：
from subprocess import call
def recall(preset):
call(["visca-cli", "memory_recall", str(preset)])
我在shell中打开python解释器并导入visca，然后输入visca.recall(0)并获取
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> Fi
浏览 2提问于2013-07-07得票数 0
2回答
行列式定义只有加法、减法和乘法。因此，具有整数元素的矩阵的行列式必须是整数。 但是，numpy.linalg.det()会返回一个“稍微偏离”的浮点数： 对于更大的矩阵，情况会变得更糟： 这是错误的！我确信正确的答案是： 当然，对于一个大的矩阵，它可能是一个相当长的整数。但是python内置了长整数。 如何获得行列式的精确整数值，而不是近似的浮点值？
浏览 86提问于2021-02-14得票数 5
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你好，我假装输入读取矩阵的大小n×n，对于每个n读矩阵，我使用vector<vector<int>>来定义矩阵，我的输入是：
6
100100
001010
000000
110000
111000
010100
我的代码是：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(int argc, char const *argv[]) {
int n;
vector<vector<int>> grid;
while(cin >> n){
浏览 2提问于2015-08-16得票数 0
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1回答
我真的不知道该怎么回答这个问题，所以很容易理解，所以请容忍我。
h说，我有一个2列矩阵，需要根据另一个矩阵修改列1中的值。
例如，h可能如下所示：h <- c(11,10,10,8,12)和我的数据矩阵如下：
[1,] 0 0
[2,] 0 0
[3,] 0 26
[4,] 0 44
[5,] 0 0
[6,] 0 65
[7,] 0 0
[8,] 0 0
[9,] 0 0
[10,] 0 28
[11,] 0 25
[12,] 0 0
浏览 4提问于2015-08-21得票数 1
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我用Python编写了这个代码片段：
def remove_randomly(data, percentage):
test_list = []
np.random.shuffle(data)
for i in range(data.shape[0]):
for j in range(data.shape[1]):
roll = np.random.randint(low=1, high=100)
if roll > percentage:
test_list.appe
浏览 0提问于2018-01-30得票数 0
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在python的numpy或say中，必须有一种获得小矩阵(例如3x3)的空空间的简单方法。
MATLAB可以在这方面做得很好。让我们说：
A = [1 2 3;
2 3 4;
2 4 6]
rank(A) % rank is 2
null(A, 'r') % ask matlab to be ('r') reasonable about
% its choice of a vector in A's nullspace
最后一个命令的输出是：
1
-2
1
看上去--这是真的吗？--在“胖
浏览 1提问于2013-11-06得票数 11
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