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我正在运行 Python 2.7.6,大熊猫0.13.1.我无法从DataFrame计算相关矩阵,我不知道为什么.这是我的示例DataFrame： In [24]: fooOut[24]: A B C2011-10-12 0.006204908 -0.0009503677 0.003480105

我使用Numpy在 Python中有以下代码： p = np.diag(1.0 / np.array(x)) 如何在不创建p的情况下对其进行变换以使稀疏矩阵p2具有与p相同的值？ 使用 scipy.sparse.spdiags(这很多,因此最初可能会令人困惑), scipy.sparse.dia_matrix和/或 scipy.sparse.lil_diags

我正在编写代码来计算一个非常大的n乘n矩阵的 Classical Multidimensional Scaling(缩写为MDS),在我的例子中n = 500,000. 在MDS的一个步骤中,我需要计算n×n矩阵的最高三个eigenvalues and their corresponding eigenvectors.该矩阵称为B矩阵.我只需要这三个

我知道如何使用 python通过最小二乘法解决A.X = B： 例： A=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,0,0]]B=[1,1,1,1,1]X=numpy.linalg.lstsq(A, B)print X[0]# [ 5.00000000e-01 5.00000000e-01 -1.66533454e-16 -1.1