自 1991 年问世以来，Python成为当下最火的编程语言之一。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，Python在DevOps、数据科学、Web 开发、信息安全等各个领域当中都有重要的地位。在国内，越来越多的数据分析工作需要用到Python语言。对于数据分析师从业者而言，经常需要从事数据库操作、报告撰写、数据可视化、数据挖掘的工作。如果不写代码，这些工作会带来重复机械的操作与庞大的
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2023-07-02 16:45:39
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UFLDL教程http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A8%80%E7%96%8F%E7%BC%96%E7%A0%81 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn， Φi是基，ai是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min |I –
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2023-08-25 19:47:31
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# 实现稀疏编码求解的Python程序
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 数据准备
数据准备 --> 特征提取
特征提取 --> 稀疏编码
稀疏编码 --> 求解
求解 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-15 05:18:36
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对于一个矩阵而言，若数值为零的元素远远多于非零元素的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。稀疏矩阵在工程应用中经常被使用，尤其是在通信编码和机器学习中。若编码矩阵或特征表达矩阵是稀疏矩阵时，其计算速度会大大提升。对于机器学习而言，稀疏矩阵应用非常广，比如在数据特征表示、自然语言处理等领域。用稀疏表示和工作在计算上
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2023-10-20 17:15:30
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分布式算法设计1).MapReduce 在Map和Reduce两个基本算子抽象下，所谓Hadoop和Spark分布式计算框架并没有本质上的区别，仅仅是实现上的差异。阅读了不少分布式算法的实现(仅仅是实现，不涉及原理推导)，大部分思路比较直观，大不了几个阶段的MapReduce就可以实现。这里主要介绍一个曾经困扰我好久且终于柳暗花明的问题，即“大规模稀疏矩阵乘法”。
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2023-11-11 16:31:34
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稀疏数组在数组中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为***稀疏数组。***压缩稀疏数组稀疏数组的压缩方法： 1.先遍历数组one得到数组的行(n)，列(m)，非零值(y)的数目， 2.构建一个(n+1,3)的数组temp， 3，temp[0]存储遍历得到的行，列，和非零值的数目 4，temp的其他行存储one中非零值的行，列下标和值稀疏数组还原1.
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2023-10-15 13:59:32
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Python稀疏矩阵1. 导入模块2. SciPy中的稀疏矩阵2.1 坐标列表格式 COO2.2 格式转换2.3 压缩列格式和压缩行格式 CSR/CSC3. 创建稀疏矩阵3.1 稀疏矩阵的可视化3.2 稀疏矩阵线性代数3.3 线性方程组3.4 LU分解3.5 特征值问题 数组和矩阵是数值计算的基础元素。目前为止，我们都是使用NumPy的ndarray数据结构来表示数组，这是一种同构的容器，用于存
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2023-08-25 22:48:50
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SciPy依赖于Numpy，SciPy包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等，SciPy是高端科学计算工具包，用于数学、科学、工程学等领域。本文主要介绍Python SciPy 稀疏数据(Sparse Data)。原文地址：Python SciPy 稀疏数据(Sparse Data)...
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2022-06-08 06:35:08
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离散化指的是，如果存在数据范围比较大，例如十的负九次方到十的九次方之间，然而数据比较稀疏，例如只有甚至几个下标存放了数据。此时可以将下标进行离散化，压缩数据数据范围核心：离散化：离散化的核心就是用c++中的vector或者java中的list。因为数据范围大的话，下标分散的区间特别开，而我们只需要将每一次对某一个下标的操作插入到vector或者list中，使得下标映射为0—n之间。（vector和
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2024-07-16 14:36:00
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在处理稀疏矩阵乘以稀疏矩阵的问题时，尤其在 Python 环境中，我们需要利用高效的存储和计算方式，以避免不必要的资源浪费。本文将详细记录解决“Python 稀疏矩阵乘稀疏矩阵”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
确保您有合适的环境来运行 Python 代码。推荐使用 Python 3.6 及以上版本，并安装 `scipy` 和 `n
当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值，尽管可以选择任何值)被省略时，稀疏对象被“压缩”。 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方。 这将在一个例子中更有意义。
原创
2018-09-13 16:12:00
304阅读
以下是使用NumPy / SciPy进行密集和稀疏M矩阵的方法：import numpy as np
import scipy.sparse as sp
# Coordinates where S is True
S = np.array([[0, 1],
[3, 6],
[3, 4],
[9, 1],
[4, 7]])
# Dense M matrix
# Random big matrix
M
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2023-06-03 19:37:06
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默认使用csr格式的稀疏矩阵1、如果要统计稀疏矩阵全部元素的和，不要用sum(a)，用np.sum(a)或则a.sum()就好。对于shape=10000*10000的矩阵而言，全部求和采用np.sum比sum高效得多：number = np.sum(sum(xtest_mask),axis=1)[0,0] 2.2秒number = np.sum(xtest_mask) &
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2023-08-11 14:09:04
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python scipy中的sparse模块就是为存储和表示稀疏矩阵。 模块的导入以及查看模块的信息：from scipy import sparse
help(sparse)其中显示了可以表示的7种稀疏矩阵类型：There are seven available sparse matrix types:
1. csc_matrix: Compressed Sparse
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2023-09-30 21:01:00
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对于那些零元素数目远远多于非零元素的数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵，称为稀疏矩阵。 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法进行压缩存储。 对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。但是，这些存储空间的大部分存放的是0元素，从而造成大量的空间浪费。为了节省存储空间，可以只存储其中的非0
【scipy.sparse包】Python稀疏矩阵 文章目录【scipy.sparse包】Python稀疏矩阵1. 前言2. 导入包3. 稀疏矩阵总览4. 稀疏矩阵详细介绍4.1 coo_matrix4.2 dok_matrix4.3 lil_matrix4.4 dia_matrix4.5 csc_matrix & csr_matrix4.6 bsr_matrix5. 稀疏矩阵的存取5.1
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2023-09-19 00:47:23
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代码：#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MAXSIZE 1000
typedef struct{
int row;//第几行
int col;//第几列
int e;//存储的值
}Triple;
typedef struct
{
Triple data[MAXSIZE];
int m,n,len;
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2024-06-22 06:53:11
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一、scipy.sparse中七种稀疏矩阵类型1、bsr_matrix：分块压缩稀疏行格式
介绍 BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引，即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引，data[indptr[i]: indptr[i+1]]为第i行元素的data。 在下面的例子中，对于第0行，in
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2024-02-10 12:20:44
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上周五汇报一篇导师的论文，其中提及了使用四叉树来存储稀疏矩阵。抽空用Python把它实现了一下，做个总结。首先看论文中提到的一个样例：可以看到通过通过四叉树将稀疏矩阵化成最后的结果。这里注意其中的圆分别为中间结点的混合域M、都为0的空域E与分解到最后可能有值或含零元的密集域D。上图就是我将一个长为n的矩阵，通过四叉树化解到最小边长为d的矩阵小块图。这里的d是我们自己定义的最后化解的最小矩阵块。代码
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2023-07-10 21:18:40
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简单来说，矩阵是充满数字的表格。 A和B是两个典型的矩阵，A有2行2列，是2×2矩阵；B有2行3列，是2×3矩阵；A中的元素可用小写字母加行列下标表示，如 矩阵加减法 两个矩阵相加或相减，需要满足两个矩阵的列数和行数一致。 加法交换律：A + B = B + A 矩阵乘法A和B相乘，需要满足A的列数等于B的行数。 矩阵乘法很容易出错，尤其是两
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2023-09-01 18:40:57
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