让我们实现稀疏矩阵相乘，稀疏矩阵的特点是矩阵中绝大多数的元素为0，而相乘的结果是还应该是稀疏矩阵，即还 ...

python中的各种矩阵相乘 一、结论 矩阵乘法：np.dot(a,b)或者a.dot(b)或者np.matmul(a,b) 矩阵中各元素对应相乘：np.multiply(a,b) 二、举例 2.1 矩阵乘法   前一个矩阵的行与后一个矩阵的列的元素相乘并求和，作为结果矩阵的一个元素 ...

尽量避免稀疏矩阵， 加快计算。 比如计算稀疏矩阵S的F范数 a = norm(S, 'fro')， 方法1效率比方法2高很多。 方法 1 方法 2 ...

矩阵，返回矩阵相乘的结果。 在数值分析中，稀疏矩阵（Sparse matrix），是其元素大部分为零的 ...

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> ...

1. numpy.ndarray类型乘积 1.1 矩阵乘法 1.2 对应位置元素相乘 2.numpy.matrix类型乘积 2.1 矩阵乘法 2.2 对应位置元素相乘 3.torch.tensor类型乘积 3.1 矩阵乘法 ...

1.转置矩阵 1.1转置矩阵简介 把矩阵A的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做A的转置矩阵(Transpose of a Matrix)，记作ATAT。 例如： 因此，转置矩阵的特点： （1）转置矩阵的行数是原矩阵的列数，转置矩阵的列数是原矩阵的行数； （2）转置矩阵下标（i，j ...

目录 稀疏矩阵 为什么稀疏矩阵 常用稀疏矩阵 1. coo：Coordinate matrix 2. csr和csc：Compressed Sparse Row/Column matrix ...