在使用Breeze 库时,需要导入相关包: import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Breeze创建函数 //全0矩阵 DenseMatrix.zeros[Double](,) res0: breeze.linalg.DenseMatrix[Double] = 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 //全0向量 DenseVector.zeros[Double]() res1: breeze.linalg.DenseVector[

导入 import breeze.linalg._ import breeze.numerics._ Spark Mllib底层的向量.矩阵运算使用了Breeze库,Breeze库提供了Vector/Matrix的实现以及相应计算的接口(Linalg).但是在MLlib里面同时也提供了Vector和Linalg等的实现.在使用Breeze库时,需要导入相关包: Import breeze.linalg._ Import breeze.numeric._ Breeze创建函数: 操作名称 Bree

Brief introduction to Scala and Breeze for statistical computing 时间 2013-12-31 03:17:19  Darren Wilkinson's research blog 原文  http://darrenjw.wordpress.com/2013/12/30/brief-introduction-to-scala-and-breeze-for-statistical-computing/ 主题 Scala Introduc

scala> val beforeInit = System.nanoTime;val handsgn = rd.map(x => 1.0 / (1.0 + Math.exp(-x)));val cost = System.nanoTime - beforeInit; beforeInit: Long = 35022621366051878 handsgn: scala.collection.immutable.IndexedSeq[Double] = Vector(0.66667554884

Given two sparse matrices A and B, return the result of AB. You may assume that A's column number is equal to B's row number. Example: A = [ [ 1, 0, 0], [-1, 0, 3] ] B = [ [ 7, 0, 0 ], [ 0, 0, 0 ], [ 0, 0, 1 ] ] | 1 0 0 | | 7 0 0 | | 7 0 0 | AB = | -

http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4273506.html 稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),对应上图右边的一列.这种方式简单,但是记录单信息多(行

1.Wijmo 5  是支持ANGULARJS 的HTML5 控件   http://wijmo.gcpowertools.com.cn/ 官方试用版  C1Wijmo-Eval_5.20151.42.zip  解压缩后在三个文件夹: Dist   包含 用于ANGULARJS 的控件JS.CSS 及标注 directives.  重点!!! Samples  例子 VsTemplates  用于 Visual Studio  的项目模版. 在VS 2015 解决方案的 WWWROOT 文件夹下

题目链接 题意:有n个猫,开始的时候每个猫都没有坚果,进行k次操作,g x表示给第x个猫一个坚果,e x表示第x个猫吃掉所有坚果,s x y表示第x个猫和第y个猫交换所有坚果,将k次操作重复进行m轮,问最后这n个猫各自有多少坚果. 题解:构造(n+1)*(n+1)的单位矩阵,data[i][j]表示第i个猫与第j个猫进行交换,最后一列的前n项就是每个猫的坚果数目,s操作就交换对应行,矩阵快速幂时间复杂度O(n^3*log2(m))会超时,我们注意到在n*n的范围内每一行只有一个1,利用稀疏矩阵的

稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),对应上图右边的一列.这种方式简单,但是记录单信息多(行列),每个三元组自己可以定位,因此空间不是最优. (2)Compressed Sparse Ro

稀疏矩阵压缩存储的C语言实现 (GCC编译). /** * @brief C语言 稀疏矩阵 压缩 实现 * @author wid * @date 2013-11-04 * * @note 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢! */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include <string.h> #define TRUE 1 #define FAL

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接

原创声明:本文系作者原创,转载请写明出处. 一.前言       前几天由于科研需要,一直在搞矩阵的稀疏表示的乘法,不过最近虽然把程序写出来了,还是无法处理大规模的矩阵(虽然已经是稀疏了).原因可能是结果不够稀疏.或者相乘的矩阵本来也不稀疏.      还是把实现的程序放在这里.以供以后研究使用. 二.程序实现功能     首先封装稀疏矩阵为三元组形式.     程序的主要功能有: 稀疏矩阵的转置 稀疏矩阵的乘法 稀疏矩阵的加法 以及相应的导入文本文件(矩阵)等. 三.代码展示 以下程序由ecl

一.矩阵存储方式 MATLAB的矩阵有两种存储方式,完全存储方式和稀疏存储方式 1.完全存储方式 将矩阵的全部元素按列存储,矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中. 2.稀疏存储方式 仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置,即行号和列号,显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的. 设 1 0 0 0A=   0 5 0 0 2 0 0 7 是具有稀疏矩阵特征的矩阵,其完全存储方式是按列存储的全部12个元素 1,0,2,0,5,0,0,0,0,0,0,7 其稀疏存储方式如下: (1,1),1,(

函数功能:生成稀疏矩阵 使用方法 :S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式,即矩阵A中任何0元素被去除,非零元素及其下标组成矩阵S.如果A本身是稀疏的,sparse(S)返回S. S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S,并且有 S(i(k),j(k)) = s(k).向量 i,j 和 s 有相同的长度.对应对向量i和j的值,s 中任何零元素将被忽略.s 中在 i 和 j 处的重复值将被叠加. 注

稀疏矩阵的乘法在做基于n-gram的分类的时候还是相当有用的,但是由于网上资料太少,所以折腾了几天才算折腾出来. 首先scipy包里常见的稀疏矩阵有三种形式, coo_matrix, csr_matrix, csc_matrix. coo_matrix: A sparse matrix in COOrdinate format. csc_matrix: Compressed Sparse Column matrix csr_matrix: Compressed Sparse Row matrix

        在阅读Spark ML源码的过程中,发现很多机器学习中的优化问题,都是直接调用breeze库解决的,因此拿来breeze源码想一探究竟.整体来看,breeze是一个用scala实现的基础数学库,breeze之于Spark ML,就像numpy和scipy之于sklearn一样,很多Spark ML中的优化问题,看到后面发现都是在breeze库中解决的,对于有志于理解底层实现的朋友来说,breeze是一本很好的教科书.         虽然breeze仅2.5MB代码,比Spark

Given two sparse matrices A and B, return the result of AB. You may assume that A's column number is equal to B's row number. Example: A = [ [ 1, 0, 0], [-1, 0, 3] ] B = [ [ 7, 0, 0 ], [ 0, 0, 0 ], [ 0, 0, 1 ] ] | 1 0 0 | | 7 0 0 | | 7 0 0 | AB = | -

稀疏矩阵的定义: 具有少量非零项的矩阵(在矩阵中,若数值0的元素数目远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,)则称该矩阵为稀疏矩阵:相反,为稠密矩阵.非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度. 稀疏矩阵的两个动机:稀疏矩阵通常具有很大的维度,有时甚大到整个矩阵(零元素)与可用内存不想适应:另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能. 稀疏矩阵的格式 存储矩阵的一般方法是采用二维数组,其优点是可以随机地访问每一个元素,因而能够容易实现矩阵的各种运算.对于稀疏矩阵,采用二维数

若有一个矩阵(m*n),其中非0元素个数远少于数值为0的元素个数,若开辟一个m*n大空间,来存储这样一个很多元素值为0的矩阵,浪费空间,于是我们只存储这些非0的元素的下标及数值 用一个结构体——三元组,来表示这些非零元素的行r,列c,数值v的信息 typedef struct //三元组 { int r; //非零元所在的行 int c; //非零元所在的列 int v; //非零元的值 } node; 一个完整矩阵的包括这些信息需要存储:矩阵的总行m,总列n,非零元的个数N,以及这些非零元的信

▶ 目前为止能跑的所有代码及其结果(2019年2月24日),之后添加:DIA 乘法 GPU 版:其他维度的乘法(矩阵乘矩阵):其他稀疏矩阵格式之间的相互转化 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <memory.h> #include <malloc.h> #include <math.h> #include <time.h> #include "cuda_runti