使用稀疏矩阵:如果输入的数组是稀疏矩阵,可以考虑使用稀疏矩阵的排序函数,如scipy.sparse库中的argsort函数。稀疏矩阵的排序函数通常会采用更高效的算法,以减少内存的使用。 总结起来,为了避免内存错误,在使用numpy的argsort函数时,需要注意数组的大小、数据类型以及是否可以分批进行排序。如果输入的数组过大,可以考虑减小数...
然后使用tf.matmul函数将这两个矩阵相乘,并将结果存储在result变量中。最后,通过打印result可以查看计算结果。
在大多数情况下,它可以工作,但是它在其他数组上的视图上失败: In [36]: a = np.array([[1,2,3], [4,7,5], [9,0,1看起来numpy不支持视图视图,这在一定程度上是有意义的,但我现在不知道如何获得任何数组所需的视图,不管它本身是否是视图。到目前为止,我还没有找到任何方法来获得关于我所需要的</e...
这可以通过将数组切分为多个子数组,并分别对每个子数组进行排序,最后再将排序好的子数组合并起来。 使用稀疏矩阵:如果输入的数组是稀疏矩阵,可以考虑使用稀疏矩阵的排序函数,如scipy.sparse库中的argsort函数。稀疏矩阵的排序函数通常会采用更高效的算法,以减少内存的使用。 总结起来,为了避免内存错误,在使用numpy的argsor...
使用稀疏矩阵:如果输入的数组是稀疏矩阵,可以考虑使用稀疏矩阵的排序函数,如scipy.sparse库中的argsort函数。稀疏矩阵的排序函数通常会采用更高效的算法,以减少内存的使用。 总结起来,为了避免内存错误,在使用numpy的argsort函数时,需要注意数组的大小、数据类型以及是否可以分批进行排序。如果输入的数组过大,可以考虑减小数...
使用稀疏矩阵:如果输入的数组是稀疏矩阵,可以考虑使用稀疏矩阵的排序函数,如scipy.sparse库中的argsort函数。稀疏矩阵的排序函数通常会采用更高效的算法,以减少内存的使用。 总结起来,为了避免内存错误,在使用numpy的argsort函数时,需要注意数组的大小、数据类型以及是否可以分批进行排序。如果输入的数组过大,可以考虑减小数...