Questions tagged «sparse-matrix»

我可以想到几个HashMap具有整数键的SparseArrays 比s 更好的原因： 的Android文档SparseArray说“通常比传统的慢HashMap”。 如果使用HashMaps而不是SparseArrays 编写代码，则您的代码将与Map的其他实现一起使用，并且将能够使用所有为Maps设计的Java API。 如果您使用HashMap而不是SparseArrays 编写代码，则您的代码将在非Android项目中运行。 地图会覆盖equals()，hashCode()而SparseArray不会。 但是，每当我尝试HashMap在Android项目中使用带有整数键的a 时，IntelliJ都会告诉我应该使用a SparseArray代替。我觉得这真的很难理解。有谁知道使用SparseArrays的任何令人信服的理由？

176 java  android  hashmap  sparse-matrix 

也就是说，如果我将当前时间用作数组的索引： array[Date.getTime()] = value; 解释器将实例化从0到现在的所有元素吗？不同的浏览器会做不同的事情吗？ 我记得AIX内核中曾经有一个错误，该错误会在请求时创建伪tty，但是如果您说“ echo> / dev / pty10000000000”，它将创建/ dev / pty0，/ dev / pty1， ....然后倒下死亡。在贸易展览会上这很有趣，但是我不希望这种情况发生在我的客户身上。

97 javascript  sparse-matrix 

对于SciPy稀疏矩阵，可以使用todense()或toarray()转换为NumPy矩阵或数组。进行逆运算的功能是什么？ 我进行了搜索，但不知道应该正确选择哪些关键字。

82 python  numpy  scipy  sparse-matrix 

在scipy中，我们可以使用scipy.sparse.lil_matrix（）等构造一个稀疏矩阵。但是该矩阵是二维的。 我想知道Python中是否存在稀疏3d矩阵/数组（张量）的数据结构？ ps我在3d中有很多稀疏数据，需要张量来存储/执行乘法。如果没有现有的数据结构，是否有实现此类张量的建议？

73 python  numpy  scipy  sparse-matrix 

我正在开发一个用Java编写的项目，该项目要求我建立一个非常大的2-D稀疏数组。非常稀疏，如果有所作为。无论如何：此应用程序最关键的方面是时间效率（假定内存负载，尽管不是无限的以至于我无法使用标准的二维数组-关键范围在两个维度上都在数十亿之内） ）。 在数组的千亿个单元中，将有数十万个单元包含一个对象。我需要能够非常快速地修改单元格内容。 无论如何：有人知道为此目的特别好的图书馆吗？它必须是伯克利，LGPL或类似的许可证（没有GPL，因为该产品不能完全开源）。或者，如果只有一种非常简单的方法来制作自制的稀疏数组对象，那也可以。 我正在考虑MTJ，但尚未听到有关其质量的任何意见。

69 java  algorithm  sparse-matrix  sparse-array 

我正在尝试计算与大型对称方形稀疏矩阵（最大30000x30000）的最小特征值相对应的少数（5-500）特征向量，其中小于0.1％的特征值为非零。 我目前正在Shift-invert模式（sigma = 0.0）中使用scipy.sparse.linalg.eigsh，我通过有关该主题的各种帖子发现这是首选的解决方案。但是，在大多数情况下，最多需要1小时才能解决该问题。另一方面，如果我要求最大的特征值（系统中的秒数），则该功能非常快，这是文档中所期望的。 由于我对工作中的Matlab更加熟悉，因此我尝试在Octave中解决问题，这在短短几秒钟（不到10秒）内使用eigs（sigma = 0）给出了相同的结果。由于我想对包括特征向量计算在内的算法进行参数扫描，因此在python中也要具有这种时间增益。 我首先更改了参数（尤其是公差），但是在时间尺度上并没有太大变化。 我在Windows上使用Anaconda，但尝试将scipy（这是一个很大的痛苦）使用的LAPACK / BLAS从mkl（默认为Anaconda）切换为OpenBlas（根据文档由Octave使用），但看不到更改性能。 我无法弄清楚所使用的ARPACK是否需要更改（以及如何更改）？ 我将以下代码的测试用例上传到了以下Dropbox文件夹：https ://www.dropbox.com/sh/l6aa6izufzyzqr3/AABqij95hZOvRpnnjRaETQmka?dl =0 在Python中 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, csc_matrix, linalg, load_npz M = load_npz('M.npz') evals, evecs = linalg.eigsh(M,k=6,sigma=0.0) 在八度音阶中： M=dlmread('M.txt'); M=spconvert(M); [evecs,evals] = eigs(M,6,0); 任何帮助都在申请中！ 我根据评论和建议尝试了一些其他选项： 八度： eigs(M,6,0)和eigs(M,6,'sm')给我相同的结果： [1.8725e-05 1.0189e-05 7.5622e-06 7.5420e-07 -1.2239e-18 -2.5674e-16] …

12 python  scipy  octave  sparse-matrix  eigenvector