算法原理 map阶段 在map阶段,需要做的是进行数据准备.把来自矩阵A的元素aij,标识成p条<key, value>的形式,key="i,k",(其中k=1,2,...,p),value="a:j,aij":把来自矩阵B的元素bij,标识成m条<key, value>形式,key="k,j"(其中k=1,2,...,m),value="b:i,bij". 经过处理,用于计算cij需要的a.b就转变为

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相

对于任意矩阵M和N,若矩阵M的列数等于矩阵N的行数,则记M和N的乘积为P=M*N,其中mik 记做矩阵M的第i行和第k列,nkj记做矩阵N的第k行和第j列,则矩阵P中,第i行第j列的元素可表示为公式(1-1): pij=(M*N)ij=∑miknkj=mi1*n1j+mi2*n2j+--+mik*nkj (公式1-1) 由公式(1-1)可以看出,最后决定pij是(i,j),所以可以将其作为Reducer的输入key值.为了求出pij分别需要知道mik和nkj,对于mik,其所需要的属性有矩阵M,

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

一.  np.dot() 1.同线性代数中矩阵乘法的定义.np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积. 对于一维矩阵,计算两者的内积. 2.代码 [code] import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2-D array: 3 x 2 two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4],

简单回想一下矩阵乘法: 矩阵乘法要求左矩阵的列数与右矩阵的行数相等.m×n的矩阵A,与n×p的矩阵B相乘,结果为m×p的矩阵C.具体内容能够查看:矩阵乘法. 为了方便描写叙述,先进行如果: 矩阵A的行数为m,列数为n,aij为矩阵A第i行j列的元素. 矩阵B的行数为n.列数为p.bij为矩阵B第i行j列的元素. 分析   由于分布式计算的特点,须要找到相互独立的计算过程,以便能够在不同的节点上进行计算而不会彼此影响.依据矩阵乘法的公式,C中各个元素的计算都是相互独立的,即各个cij在计算过程中彼

之前写了一篇分析MapReduce实现矩阵乘法算法的文章: [甘道夫]Mapreduce实现矩阵乘法的算法思路 为了让大家更直观的了解程序运行,今天编写了实现代码供大家參考. 编程环境: java version "1.7.0_40" Eclipse Kepler Windows7 x64 Ubuntu 12.04 LTS Hadoop2.2.0 Vmware 9.0.0 build-812388 输入数据: A矩阵存放地址:hdfs://singlehadoop:8020/works

来自:http://blog.csdn.net/xyilu/article/details/9066973 引言 何 为大矩阵?Excel.SPSS,甚至SAS处理不了或者处理起来非常困难,需要设计巧妙的分布式方法才能高效解决基本运算(如转置.加法.乘法.求逆) 的矩阵,我们认为其可被称为大矩阵.这意味着此种矩阵的维度至少是百万级的.经常是千万级的.有时是亿万级的.举个形象的栗子.至2012年12月底,新 浪微博注册用户数超5亿,日活跃用户4629万[1],如果我们要探索这4000多万用户可以分

本文转载自:https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3two_dim_matrix_one = np.array([[1,

题目描述 [问题描述] 编写程序,完成3*4矩阵和4*3整数矩阵的乘法,输出结果矩阵. [输入形式] 一行,供24个整数.以先行后列顺序输入第一个矩阵,而后输入第二个矩阵. [输出形式] 先行后列顺序输出结果矩阵,每个元素的显示宽度为8格,屏幕一行只显示矩阵的一行. [样例输入] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 上面的输入,意味着要计算如下两个矩阵的乘积. 第一个矩阵 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 第二个矩阵:

使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘).使用matrix时,运算符 * 用于计算矢量积,函数 multiply() 用于计算数量积. 下面是使用array时: 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积. 2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 * 在

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

1)点乘(即“ * ”) ---- 各个矩阵对应元素做乘法  若 w 为 m*1 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. 若 w 为 m*n 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. w的列数只能为 1 或 与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算: 2)矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵,x 为 p*n 的矩阵,那么通过矩阵相乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵

转载自 https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1

CPU的自动调度矩阵乘法 这是一个有关如何对CPU使用自动调度程序的文档. 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同,自动调度程序不需要任何模板.用户只需要编写计算声明,而无需任何调度命令或模板.自动调度程序可以自动生成较大的搜索空间,并在该空间中找到良好的调度. 本文以矩阵乘法为例. 注意,本文无法在Windows或最新版本的macOS上运行.要使其运行,需要将本文的内容包装在一个if __name__ == "__main__":块中. import os impo

奥运 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 2990    Accepted Submission(s): 761 Problem Description 北京迎来了第一个奥运会,我们的欢呼声响彻中国大地,所以今年的奥运金牌 day day up!比尔盖兹坐上鸟巢里,手里摇着小纸扇,看的不亦乐乎,被俺们健儿的顽强拼搏的精神深深的

A Simple Math Problem Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 4307    Accepted Submission(s): 2586 Problem Description Lele now is thinking about a simple function f(x).If x < 10 f(x) =

摆花 CH Round #30 - 清明欢乐赛 背景及描述 艺术馆门前将摆出许多花,一共有n个位置排成一排,每个位置可以摆花也可以不摆花.有些花如果摆在相邻的位置(隔着一个空的位置不算相邻),就不好看了.假定每种花数量无限,求摆花的方案数. 输入格式 输入有1+m行,第一行有两个用空格隔开的正整数n.m,m表示花的种类数.接下来的m行,每行有m个字符1或0,若第i行第j列为1,则表示第i种花和第j种花不能排在相邻的位置,输入保证对称.(提示:同一种花可能不能排在相邻位置). 输出格式 输出只有一

Fibonacci Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 13677   Accepted: 9697 Description In the Fibonacci integer sequence, F0 = 0, F1 = 1, and Fn = Fn − 1 + Fn − 2 for n ≥ 2. For example, the first ten terms of the Fibonacci sequenc

其实这题跟矩阵乘法没有任何卵关系,直接整体二分,用二维树状数组维护(刚刚学会>_<),复杂度好像有点爆炸(好像有十几亿不知道是不是算错了),但我们不能怂啊23333. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; int n,qq; ][]; ]; ]; struct node { int x1,x2,y

2476: 战场的数目 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 58  Solved: 38[Submit][Status][Discuss] Description Input 输入文件最多包含25组测试数据,每个数据仅包含一行,有一个整数p(1<=p<=109),表示战场的图形周长.p=0表示输入结束,你的程序不应当处理这一行. Output 对于每组数据,输出仅一行,即满足条件的战场总数除以987654321的余数. Sample I