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numpy には、flattenたとえば、行列を要素m x nの配列にフラット化できる操作と、反対方向に進む操作があります。ほとんどの場合、元のデータのコピーを作成せずに、ビューを使用してこれを行うことができます。mnreshape

そのような機能は、Java マトリックス ライブラリである Parallel Colt に存在しますか? 私はそれを見つけることができませんでした。reshape1 次元行列の方法はありますが、コピーを作成するようです。

float 値を含む 1058 X 1058 マトリックスを操作する Java プログラムを作成しています。このマトリックスには多くのゼロ値が含まれているため、これをスパース マトリックスとして保存し、後でこのマトリックスを使用してスパニング ツリーを生成する必要があります。Colt、Jama などの多くの一般的なライブラリを確認しましたが、どういうわけか、それらを自分のコードで動作させることができません。次のような座標ストレージ システム (matlab で sparse() 関数を使用して取得したものと同様) が必要です。

誰でもこれについてどうすればよいか提案できますか?

ライブラリの関数を使用して配列を転置するにはどうすればよいですか? ここからライブラリ Colt をダウンロードして使用しました: http://acs.lbl.gov/software/colt/api/index.html。私は試した ：

しかし、エラーが発生するため、機能しません:

何か案は？

I want to benchmark the best 2 or 3 libraries to compute a truncated singular value decomposition (SVD), i.e. an SVD where only the k largest singular values are kept. Moreover, I have those constraints :

• It has to be a java library
• My matrices are sparse (around 1% non zero values)
• My matrices are quite big (typically 10k x 5k)
• My matrices can also be larger than high (5k x 10k)

I've encountered quite a large range of libraries, but for instance, with Colt, I don't even know if the SVD algorithm takes into account the fact that my matrix is sparse. Also, I did not find a single library that can directly compute the truncated solution (which is supposed to be much faster). Actually, I'm mostly interested in the approximate matrix obtained from the truncated SVD.

Thanks by advance for your help,

Romain Laroche

疎行列の実装に Colt を使用していますが、これらに代数を適用するとすぐに密行列になります。つまり、2 つの疎行列 A と B を乗算し、その結果を 3 番目の行列 C に割り当てたい場合、C を疎行列として宣言することはできません。大規模な行列を操作するため、多くのメモリの問題があります (密にする場合は RAM で 1GB)。私は次のことを試しました：

java.lang.ClassCastExceptionしかし、私は(Dense から Sparse にキャストできません)を取得します。

よろしくお願いします。

Maveric78f