我在这里做错了什么?我想使用 Colt 将两个稀疏矩阵按元素相乘。以下是我尝试执行此操作的示例:
DoubleMatrix2D A = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
A.set(0, 0, 2.0);
DoubleMatrix2D B = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
B.set(0, 0, 3.0);
A.assign(B, Functions.mult);
我得到的不是左上角元素为 6 的矩阵的预期结果:
2 x 2 matrix
18 0
0 0
将 A 更改为 DenseDoubleMatrix2D 会产生正确的结果。将 B 更改为 DenseDoubleMatrix2D 不会改变结果。无论我使用的是 SparseDoubleMatrix1D 还是 DenseDoubleMatrix1D,以这种方式按元素相乘两个 vector 总是会产生正确的结果。
最佳答案
“分配”会改变对象,因此您可能已经使用了它两次。
例如。请参阅以下使用 Parallel Colt 0.10.0
和 Scala REPL 的代码。
scala> import cern.colt.matrix.tdouble._
import cern.colt.matrix.tdouble._
scala> import cern.jet.math.tdouble.DoubleFunctions
import cern.jet.math.tdouble.DoubleFunctions
scala> val A = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
A: cern.colt.matrix.tdouble.impl.SparseDoubleMatrix2D =
2 x 2 sparse matrix, nnz = 0
scala> A.set(0, 0, 2.0)
scala> val B = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
B: cern.colt.matrix.tdouble.impl.SparseDoubleMatrix2D =
2 x 2 sparse matrix, nnz = 0
scala> B.set(0, 0, 3.0)
scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res11: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D =
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0) 6.0
scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res12: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D =
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0) 18.0
scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res13: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D =
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0) 54.0
或者,这可能是您使用的 Colt 的不同版本中的错误。
关于java - 使用 Colt 进行逐元素稀疏矩阵乘法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12403513/