"E:\back_up\code\c_plus_code\sparseMatrix\external_file\arraystack.h"是什么意思

时间: 2024-03-29 11:32:39 浏览: 66
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Assignment_SPARSE.zip_2D heat matlab code_2D-sparse_assignment_h

"E:\back_up\code\c_plus_code\sparseMatrix\external_file\arraystack.h"是一个文件路径，它指向一个名为arraystack.h的头文件。头文件通常包含函数和变量的声明，用于在程序中引用和使用。根据路径可以看出，该头文件位于sparseMatrix文件夹下的external_file子文件夹中。
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"E:\back_up\code\c_plus_code\sparseMatrix\external_file\arraystack.h" 是一个文件路径，它指向一个名为 arraystack.h 的文件。根据路径可以推测该文件应该是在 E 盘的 back_up 文件夹下的 code\c_plus_code\...
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在C++中，SparseMatrix 类是用来表示稀疏矩阵的，因为大多数线性代数操作对于稀疏矩阵来说并不高效，所以需要特殊的结构来保存非零元素及其索引。以下是 SparseMatrix 类的一个基本实现，包括插入元素、获取元素...

class SparseMatrix: def __init__(self, m, n, data): self.m = m self.n = n self.data = data self.tuple_list = [] for i in range(self.m): for j in range(self.n): if data[i][j] != 0: self.tuple_list.append((i, j, data[i][j])) def __add__(self, other): if self.m != other.m or self.n != other.n: raise ValueError("两个矩阵的维度不一致") result_data = [[0] * self.n for _ in range(self.m)] for i, j, v in self.tuple_list: result_data[i][j] += v for i, j, v in other.tuple_list: result_data[i][j] += v return SparseMatrix(self.m, self.n, result_data) def print_matrix(self): for i in range(self.m): for j in range(self.n): print(self.data[i][j], end=" ") print() A = [[1, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0], [0, 0, 3, 0]] B = [[0, 0, 0, 4], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] sparse_A = SparseMatrix(3, 4, A) sparse_B = SparseMatrix(3, 4, B) sparse_C = sparse_A + sparse_B sparse_C.print_matrix()

这段代码实现了基于三元组顺序表的稀疏矩阵...在代码的最后，它创建了两个稀疏矩阵对象 sparse_A 和 sparse_B，分别表示矩阵 A 和 B，然后将它们相加，得到一个新的稀疏矩阵对象 sparse_C，并打印出它的数据。

FutureWarning: adjacency_matrix will return a scipy.sparse array instead of a matrix in Networkx 3.0. tem1 = nx.adjacency_matrix(G1)

在这个特定的情况下，FutureWarning 提示的是在Networkx库的下一个主要版本（3.0）中，adjacency_matrix 函数将不再返回一个matrix类型的对象，而是返回一个scipy.sparse的稀疏矩阵类型。这种变化主要是为了...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 115, in <module> train(model, optimizer, dataBase, device) File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 52, in train for index,adj,features,labels in train_loader: File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 95, in __next__ adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense() File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 3759, in adjacency_matrix return self.adj(etype) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 3821, in adj from .sparse import spmatrix File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\sparse\__init__.py", line 43, in <module> load_dgl_sparse() File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\sparse\__init__.py", line 35, in load_dgl_sparse raise FileNotFoundError(f"Cannot find DGL C++ sparse library at {path}") FileNotFoundError: Cannot find DGL C++ sparse library at D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\dgl_sparse\dgl_sparse_pytorch_2.0.1.dll

这个错误通常是由于 DGL C++ sparse 库没有正确安装或者版本不匹配导致的。建议您检查以下几个方面： 1. 检查您的环境是否已经安装了 DGL C++ sparse 库，并且版本是否匹配。 2. 如果您是通过 pip 安装的 DGL，请...

这是什么意思：nnz_val = nnz(sparse(laplacian_matrix')(:,[row,column])); nnz_val = full(nnz_val); nnz_val = squeeze(nnz_val);

1. sparse(laplacian_matrix')将拉普拉斯矩阵的转置矩阵转换为稀疏矩阵。 2. (:,[row,column])选择稀疏矩阵的指定行和列。 3. nnz函数返回稀疏矩阵中非零元素的数量。 4. full函数将稀疏矩阵转换为完整矩阵...

spsparse::lil_matrix<uint8_t> adj_mat;

This line of code declares a sparse matrix of unsigned 8-bit integers using the LIL (List of Lists) format from the spsparse library. The matrix is named "adj_mat".

Traceback (most recent call last): File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 148, in <module> residual = anomaly_detection(data, dictionary1.T) File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 38, in anomaly_detection sparse_codes = sparse_representation(data, dictionary) File "D:\ycl\背景稀疏表示\稀疏表示非omp版本.py", line 33, in sparse_representation sparse_codes = sparse_encode(data, dictionary, max_iter=100) File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_dict_learning.py", line 380, in sparse_encode positive=positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\_dict_learning.py", line 155, in _sparse_encode lasso_lars.fit(dictionary.T, X.T, Xy=cov) File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 1138, in fit Xy=Xy, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 1080, in _fit positive=self.positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 187, in lars_path positive=positive, File "D:\PY3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_least_angle.py", line 786, in _lars_path_solver arrayfuncs.cholesky_delete(L[:n_active, :n_active], ii) File "sklearn\utils\arrayfuncs.pyx", line 50, in sklearn.utils.arrayfuncs.__pyx_fused_cpdef TypeError: No matching signature found Process finished with exit code 1

根据你提供的错误信息，看起来是在使用sparse_encode函数时出现了一个错误。错误信息中指示了一个TypeError，指出没有找到匹配的函数签名。 这个问题可能是由于传递给sparse_encode函数的参数不正确引起的。...
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已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算，请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序

程序1：定义一个函数add_sparse_matrix(A, B)，实现稀疏矩阵A和B的加法运算。 python def add_sparse_matrix(A, B): if A.rows != B.rows or A.cols != B.cols: return None C = SparseMatrix(A.maxSize + ...

Traceback (most recent call last): File "G:/shiju/数据/体素化.py", line 20, in <module> voxel_data[voxel_index[:, 0], voxel_index[:, 1], voxel_index[:, 2]] = True File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\sparse\lil.py", line 333, in __setitem__ IndexMixin.__setitem__(self, key, x) File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\sparse\_index.py", line 76, in __setitem__ row, col = self._validate_indices(key) File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\sparse\_index.py", line 129, in _validate_indices row, col = _unpack_index(key) File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\sparse\_index.py", line 266, in _unpack_index raise IndexError('invalid number of indices') IndexError: invalid number of indices

这个错误可能是由于你的索引数组 voxel_index 的形状不正确所导致的。具体而言，你在使用 voxel_data 的索引时使用了 voxel_index，但是 voxel_index 的形状可能不符合要求，导致出现了索引错误。...

作为nsga2的主程序，这段代码：% 遗传算法参数设置 population_size = 50;%种群大小 chromosome_length = 649;%染色体长度 sparse_degree = 30;%稀疏度 crossover_rate = 0.6; %交叉度 mutation_rate = 0.2; %变异度 max_generations = 80;%最大迭代次数 % 初始化种群 population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree); %解码，获取资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets） end %初始化资产比例 asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for k=1:population_size asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %初始种群的非支配排序及拥挤度计算 [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx); %开始迭代 gen = 1; for gen = 1:max_generations接下来该怎么编写

selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected...

adj_matrix = graph.adjacency_matrix().to_dense()报错：FileNotFoundError: Cannot find DGL C++ sparse library at D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\dgl_sparse\dgl_sparse_pytorch_2.0.1.dll

这个错误通常是由于 DGL C++ sparse 库没有正确安装或者版本不匹配导致的。建议您检查以下几个方面： 1. 检查您的环境是否已经安装了 DGL C++ sparse 库，并且版本是否匹配。 2. 如果您是通过 pip 安装的 DGL，请...

File "G:/shiju/数据/体素化.py", line 17, in <module> voxel_data = lil_matrix((voxel_num[0], voxel_num[1], voxel_num[2]), dtype=bool) File "D:\python\code\venv\lib\site-packages\scipy\sparse\lil.py", line 115, in __init__ raise TypeError('unrecognized lil_matrix constructor usage') TypeError: unrecognized lil_matrix constructor usage

这个错误提示表明你使用了 lil_matrix 的不正确的构造函数。请注意，lil_matrix 只支持两种构造函数：一个是通过指定矩阵的形状来创建矩阵，另一个是通过传递一个密集矩阵或稀疏矩阵来创建矩阵。你使用了一个...

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