我没有足够的内存将整个稀疏矩阵列表转换为numpy 2d数组，然后再将其转换为稀疏矩阵。回归器将接受以下内容： X = sparse.csr_matrix( my_2D_Numpy_Matrix ) 它不接受(这只是一个例子)： X = []
for i in range(my_2D_Numpy_Matrix.shape
浏览 14提问于2019-10-18得票数 0
而且，正如我所理解的那样，这样做在概念上将使dataset变得稀疏。另外，我知道scikit-learn使用稀疏矩阵和一些估计器，因为它更快。但我也发现，一些估计器仍然不接受稀疏矩阵。我的问题是:到目前为止，哪一个不接受稀疏矩阵？
浏览 3提问于2014-03-29得票数 3
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我试图为k-means找到正确的集群数，并为此使用cdist函数。有人能告诉我哪里出了问题吗？#Finding optimal no. of clustersclusters=range(1,10)
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我有一个非常大的稀疏矩阵(使用sparse.model.matrix(~.- 1，数据=训练)，并希望在此基础上训练一个朴素贝叶斯模型。除了glmnet之外，还有没有其他包可以接受稀疏矩阵，或者这是我唯一的选择？
浏览 0提问于2013-06-21得票数 4
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我有一个以稀疏矩阵的scipy.sparse格式之一存储的数据矩阵，以及一堆我需要预测的结果。基本上，我想为每个结果拟合一个线性模型。由于数据集非常大(数万)，因此我使用SGDRegressor进行此操作。现在，我有了我的特征矩阵：Out[62]:
<77946x72239 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
浏览 3提问于2014-01-18得票数 0
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用稀疏矩阵相乘稠密矩形矩阵
、、、、
我使用Python、Numpy和Scipy包来进行矩阵计算。我试图执行计算X.transpose() * W * X，其中X是2x3稠密矩阵，W是稀疏对角线矩阵。X.transpose和稀疏矩阵W的乘积。我所知道的一种方法是在右边不接受稀疏矩阵。must be called with csr_matrix instance as first argument (got ndarray instance instead)
是否有一种方法
浏览 5提问于2014-02-09得票数 1
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plsmselect包中的gamlasso可以接受稀疏模型矩阵类"dgCMatrix“吗？
浏览 38提问于2020-09-25得票数 1
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我在R中有一个因子矩阵，并希望将它转换为每个因素的所有可能级别的虚拟变量0-1的矩阵。但是，我希望使用R中的e1071包，并最终使用write.matrix.csr()将此矩阵保存为libsvm格式，因此首先我需要将稀疏矩阵转换为SparseM我怀疑在内部
浏览 3提问于2013-06-28得票数 15
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将稀疏矩阵一分为二
、、、
问:如何根据列表中的值将1个稀疏矩阵拆分为2个？也就是说，我有一个稀疏矩阵X<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>>>print X.todense() [3,2,2]我有一个列表y，看起来像这样： 3,
浏览 0提问于2012-08-31得票数 9
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稀疏矩阵表示
、、、
我有两个关于稀疏矩阵表示的问题。
基于上面提供的矩阵示例，我需要提出一个表示稀疏矩阵的解决方案。，你们能为我的两个问题提出一个合适的算法吗？
浏览 5提问于2020-04-13得票数 1
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我在一个列表对象中存储了10万个稀疏矩阵(“dgCMatrix”)。每个矩阵的行号相同(8,000,000)，列表的大小约为25 Gb。当我这么做的时候：为了将所有矩阵组合成一个大的稀疏矩阵，我得到了“节点堆栈溢出”。实际上，我甚至不能用列表中的500个元素来完成这个任务，它应该输出一个只有100 Mb大小的稀疏矩阵。
我对此的推
浏览 2提问于2016-06-02得票数 2
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稀疏对角矩阵求解器
、、、、
系统矩阵的作用(对应于PDE系统的扩散项之一)象征性地(u是未知字段之一，n是时间步长，j是网格点)：
并充分：上面的矩阵必须是A，其中A*U^n+1 =B是系统。到目前为止，我一直在使用spdiags和diag以以下昂贵的方式填充这个矩阵： E(2:2:2*J) = 0;这显然是不合理的昂贵，因为它需要构建一个JxJ矩阵，做一个JxJ矩阵乘法，等等。然后是我的问题:是否有一种不传递M
浏览 1提问于2014-12-09得票数 4
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4回答
从元组列表构造稀疏矩阵
、、、
对于稀疏矩阵，我有一个Python行信息列表。每一行都表示为(列、值)元组的列表。叫它alist [(2,12)]]0 10 0 -3显而易见的方法是创建一个scipy.sparse.lil_matrix，它内部具有“列表列表”结构。但从
浏览 12提问于2017-04-25得票数 13
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：indxSampls = sample(range(sm.shape[0]), k)for从稀疏向量列表构造稀疏矩阵</
浏览 1提问于2012-03-24得票数 6
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这个库要求某些数据片段采用稀疏矩阵格式，特别是the coo_matrix。正是在这里，我遇到了奇怪的行为。这似乎是个错误，但更有可能是我做错了什么。基本上，我让LightFM.Dataset构建一个稀疏矩阵，如下所示：该方法，build_interactions，返回“两个COO矩阵:交互矩阵和相应的权重矩阵</e
浏览 2提问于2020-12-30得票数 1
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当特征用稀疏矩阵表示时，我的SVM分类器抛出了一个值错误，但如果特征用密集矩阵表示，则没有错误。
我的代码对我的功能集执行一次热编码，并将编码后的输出添加到新的功能列表中。因此，需要稀疏数组。如果我简单地从下面的代码中删除.toarray()，enc.transform(features)的输出将输出一个稀疏矩阵。Sklearn支持向量机接受稀疏向量，所以我不知道哪里出了问题。
浏览 0提问于2016-11-15得票数 1
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我有许多表示稀疏矩阵(即具有非零条目的列)的列表，我需要将其表示为SciPy稀疏csc_matrix。但是，请注意，在我的稀疏矩阵中只有一行，因此该列表只是指向该行中具有非零条目的列。例如：这个列表告诉我，在我的单行稀疏矩阵中，哪些列存在非零值这就是密集矩
浏览 4提问于2020-02-16得票数 2
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sparse.csr_matrix(data.values)model.fit(data)有什么好办法吗？我在枕骨里找不到任何功能。
浏览 2提问于2017-10-27得票数 0
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4回答
java稀疏矩阵问题
、、、
我有一个二维矩阵。我的矩阵是稀疏的。我正面临着性能问题。有没有人可以回答我可以在java中使用什么api或类来处理稀疏矩阵来提高我的程序性能。
浏览 2提问于2010-02-23得票数 4
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