在使用Scipy的稀疏模块的kron方法时，我得到了意想不到的非稀疏结果。具体地说，在执行kronecker乘积之后等于零的矩阵元素将保留在结果中，我想知道我应该做些什么来确保输出仍然是完全稀疏的。这是我的意思的一个例子，取身份的两个副本的kronecker产品：<4x4S)
(0, 1) 0.0
(1, 0)
浏览 21提问于2019-03-30得票数 1
我在SciPy稀疏矩阵上搜索一个矩阵平方根操作，比如scipy.linalg.sqrtm (非元素平方根)，但是我什么也找不到。换句话说，scipy.sparse.linalg.sqrtm不存在。有没有人知道如何对稀疏矩阵进行这种操作(除了转换为密集矩阵和使用SciPy的linalg.sqrtm)
人们已经提出了通过sparse_matrix**power在稀疏<
浏览 5提问于2017-05-12得票数 2
下面是MATLAB内置函数spones(S)的docstring用非零稀疏矩阵元素代替非零稀疏矩阵元素。R= spones( S )生成的矩阵与S具有相同的稀疏结构，但具有非零位置的矩阵。我希望使用numpy/scipy数据结构(例如，来自scipy.sparse的稀疏矩阵)与此函数具有紧密的等价关系。我怎样才能有效地
浏览 4提问于2012-05-14得票数 3
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我有一个非常大的矩阵。buildmatrix是一个N乘N的矩阵。所以sumHamiltonian是一个N^2乘以N^2的矩阵。则变换(N)是N^2乘以N(N-1)的/2矩阵。(因此，得到的shortHamiltonian(N)是N(N-1)/2乘以N(N-1)/2矩阵)。矩阵条目也是复数。
如果为N=200，则会出现内存错误。我已经看到了一些减少矩阵乘法()内存的方法，这很有帮助，但我的内存错误出现在kronecker产品上。有没有办法重写
浏览 17提问于2020-02-24得票数 1
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当一个稀疏矩阵由scipy.sparse.rand生成时，它可以是奇异的。at line 100 in file scipy/sparse/linalg/dsolve/SuperLU/SRC/dsnode_bmod.c"。dim = 20000inv_sparse = scipy.sparse.linalg.
浏览 3提问于2016-09-24得票数 3
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我有一个非常大的稀疏矩阵(240 k*4.5k，≤1%的非零元素)，我想通过重新排列它的行和列来“浓缩”它的行和列，使左上角区域尽可能地富集非零元素。(使它更易于管理和直观地评估。)我更喜欢scipy和相关工具来做到这一点。
已经提出了一个很好的解决方案来“手动”交换稀疏矩阵的行/列，但它没有解决识别哪些行/列要交换以获得左上角的最佳富集(密集块)的挑战。请注意，根据非零元素的数量对行/列进行简单排序
浏览 1提问于2016-09-29得票数 4
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是否有人在创建非零值的稀疏矩阵方面有经验，遵循- 0.5，0.5的均匀分布，并且在python中具有零均值(以零为中心)(例如使用Scipy.sparse)？我知道scipy.sparse包提供了一些创建随机稀疏矩阵的方法，比如'rand‘和’rand‘。然而，我无法用这些方法实现我想要的。, 1024, density=0.01, format='csc', data_rvs=s)
为了具体说明我的想法:假设我想要上面提到的矩阵
浏览 5提问于2017-12-14得票数 1
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使用scipy.sparse在存储稀疏矩阵和计算稀疏矩阵方面都非常有效。如果它用于非稀疏矩阵呢？更具体地说，很明显，我们不能利用该数据结构的稀疏性优势，然而，它比使用普通numpy数组更糟糕(在存储和计算复杂性方面)吗？
浏览 15提问于2020-08-11得票数 0
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我想知道是否有一种方法可以简单地将密集向量添加到稀疏矩阵的所有行中，在scipy.sparse中表示为一个稀疏矩阵并返回一个稀疏矩阵，即只对稀疏矩阵的非零元素求和。如果我这样做：import scipy.sparse as spv= np.array([2,3,4]
浏览 2提问于2014-06-06得票数 2
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然而，我的矩阵非常大(202180 x 15000)，我无法将它们与我想要的模型相匹配。矩阵的大部分由零组成。只有logistic回归起作用。是否有一种方法可以继续使用相同的矩阵，但使它们能够与我想要的模型一起工作？就像我能用不同的方式创建矩阵吗？split() col = len(vocab_temp) print(col)
创建列车矩阵vocab_tmp = f.rea
浏览 3提问于2016-01-16得票数 5
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Sage中的稀疏矩阵
、、、
所以我有一个非常大的矩阵，n= 70.000，充满了RDF。对于正常矩阵，这当然是不可能的。所以我想使用某种形式的稀疏矩阵，矩阵列中的元素在很多情况下都是0，或者所有相同的低RDF。如何在Sage/Python中初始化这样的矩阵？
浏览 13提问于2019-04-21得票数 0
我正在尝试使用numpy和scipy.sparse.csr_matrix将稀疏矩阵与其自身相乘。矩阵的大小为128x256。其93%的值为0。具有讽刺意味的是，使用numpy的乘法比scipy.sparse快。我不知道为什么？start=time.time()end=time.time()Numpy给时间0.0006，scipy给
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
我使用the生成一个稀疏的有限差分矩阵，首先从块矩阵构造它，然后编辑对角线来考虑边界条件。得到的稀疏矩阵是BSR类型的。我发现，如果我把矩阵转换成稠密矩阵，然后使用scipy.sparse.BSR_matrix函数返回到稀疏矩阵，就会留下一个稀疏矩阵。，然后返回到相同的稀疏格式，则会看到一个更稀疏的矩阵：
sp.sparse.b
浏览 0提问于2019-03-14得票数 3
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我正在使用scipy创建csr稀疏矩阵，并希望从所有1的等价矩阵中减去此矩阵。在scipy和numpy表示法中，如果矩阵不是稀疏的，我们可以通过简单地编写1- MatrixVariable来实现。但是，如果Matrix是稀疏的，则不会实现此操作。我可以想到下面这个显而易见的解决方案：
迭代整个稀疏矩阵，将所有零元素设置为1，将所有非零元素设置为0。但这将创建一个矩阵</em
浏览 3提问于2013-07-02得票数 3
我有一个包含整数(字数/tf)的稀疏矩阵(术语文档)，我试图为稀疏矩阵中的每一个非零值计算tf。matrix# df is the number of non-zero elements in a rowcsr[i,j] = log(1 + csr[i, j]) * log(csr.shape[1] /
浏览 0提问于2014-12-28得票数 2
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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
浏览 4提问于2020-02-16得票数 2
2回答
稀疏矩阵线性规划
、、、
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 )。然而，即使我的线性规划带有N个变量，我工作的矩阵也是非常稀疏的。其中一个只有第一行的条目，另一个只有第一个M行的条目，M< N/2。当然，我想利用这个事实。据我所读(例如，)，scipy.optimize.linprog不适用于稀疏矩阵。因此，我有以下问题：
实际上，SciPy</em
浏览 0提问于2016-01-15得票数 8
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假设我使用numpy数组(例如numpy.ndarray)来存储大型稀疏矩阵(即，大多数条目都是0)：0条目真的占用内存吗？numpy是否支持稀疏数组，如果支持，使用的是哪个？
浏览 4提问于2012-05-09得票数 4
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有没有办法计算 \argmin_{x}\|Ax-b\|_2 基于一个计算矩阵向量乘积Ax的函数，没有显式存储，稀疏或非稀疏，A在内存中？在Python语言中，我会使用scipy.sparse.linalg.lsqr (尽管有包名，该函数不需要稀疏矩阵，但允许使用LinearOperator)。
浏览 11提问于2019-09-23得票数 0
我试着取两个近似的lil_matrix稀疏矩阵的点积。分别为100000 x 50,000和50,000 x 100,000。from scipy import sparseb = sparse.lil_matrix((50000, 100000))
并得到这个错误：
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/scipy</e
浏览 0提问于2012-08-25得票数 3
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