目录一、功能概述1、主要函数2、参考文献二、无序点云1、代码实现2、结果展示三、有序点云1、代码实现2、结果展示四、参考链接一、功能概述1、主要函数[indices

1.表示形式稀疏向量：(4,[0,2,3],[1.0,3.0,4.0])对应原始向量：(1.0,0.0,3.0,4.0)稀疏向量分成三个对应元素：(size,indices,values)说明：其中size

题目描述：给你一个字符串s和一个长度相同的整数数组indices。请你重新排列字符串s，其中第i个字符需要移动到indices[i]指示的位置。返回重新排列后的字符串。

多维数据库（MultiDimensionalDatabase,MDD）可以简单理解为把数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录形式存放，因此它存在大量稀疏矩阵（因为

[知乎问题+caffe实现]一般的卷积运算可以看成是一个其中非零元素为权重的稀疏矩阵

RedisGraph使用稀疏矩阵来表示图，稀疏矩阵的存储格式为按行压缩的稀疏矩阵（CompressedSparseRowMatrix,CSR_Matrix）。

"mumps_src":{"4.8.4":{"sha256":"cda022a12ce632ae753dcffc06411b2569647fafa01db947cc6a280d465acb2d","urls":["https://graal.ens-lyon.fr/MUMPS/MUMPS_4.8.4.tar.gz"]},"4.9.2":{"sha256":"b6e55ed73de6e6a433aa

大型稀疏矩阵线性化方程组的数值求解问题广泛存在于工程实践尤其是计算机仿真领域如水力管网计算，电力系统的大型导纳矩阵计算，高阶偏微分方程的数值求解，以及铸件充型过程与凝固过程的数值模拟等。

这是一种特殊的稀疏矩阵，非零元素集中分布在主对角线及其相邻两条对角线上，称为三对角矩阵。

文章目录前言二、特殊矩阵的压缩存储数组的存储结构和实现按行优先存储按列优先存储矩阵的压缩存储稀疏矩阵广义表总结前言数组，数组的压缩存储，广义表二、特殊矩阵的压缩存储数组的存储结构和实现对于多维数组，可以分为按行优先存储和按列优先存储

一、如何构建图DGL中创建的图的方法有：1.通过（u,v），u和v分别为起始节点和终止节点的列表，可以是numpy矩阵也可以是tensor2.scipy中的稀疏矩阵，该稀疏矩阵储存这图的邻接矩阵3.networkx

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最近在学习一些自然语言处理方面的知识，在学习的过程中发现，词向量构成的矩阵多为稀疏矩阵，信息比较分散，必须通过降维的方法将信息集中起来，从而方便后续的分析。

xpbombs扫雷，13表示雷的个数earthmap世界地图fifteenlorenz洛伦兹吸引子logoMATLAB的logopeaksspyspy()是一个可视化矩阵的函数，在没有输入矩阵时显示为一个狗头的稀疏矩阵

报错程序importnumpyasnpb=[[2,3,4][2,3,4]]c=[[1,2,3][1,2,3]]B=[np.sum(np.abs(a-c))forainb]print(B)#报错行：b=[[2,3,4]#TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,nottuple#列表索引必须是整数或片，而不是元组列表索引必须是整数或片，而不是元组下面是修

/***稀疏矩阵算法*/publicclassSparseMatrix{/***矩阵转稀疏矩阵*@paramarr*@return*/publicstaticint[][]arrToSparse(int

1.稀疏矩阵的压缩存储方法  对于稀疏矩阵来说，如果我们还是用100×100的方式来存储的话，显然是非常浪费的，因此我们可以采用一种稀疏矩阵的压缩存储方式，即三元组方式。

查询所有索引GET_cat/indices查询索引结构GET索引名/_mapping普通查询GET索引名/_search{"from":0,"size":10,"post_filter":{"bool"

1.for-in循环vardesc=""for(iteminlistData){desc="${desc}:${item},"}//(2)indicesfor(iinlistData.indices){

‘三对角矩阵的压缩存储稀疏矩阵的压缩存储：非零元素远远少于矩阵元素的个数。（1）以一个三

初步检索1、_catGET/_cat/nodes:查看所有节点GET/_cat/health:查看es健康状况GET/_cat/master:查看主节点GET/_cat/indices:查看所有索引–相当于查询所有数据库

192.168.6.39:9201/_cat/_cat/allocation/_cat/shards/_cat/shards/{index}/_cat/master/_cat/nodes/_cat/tasks/_cat/indices

pragmasolidity>=0.4.24int256)indices;mapping(int256=>address)items;}/***Appendstheaddresstotheendo

例如：importnumpyasnpnum_train=10indices=list(range(num_train))print(indices)print(len(indices))np.random.seed

稀疏矩阵和密集矩阵转换：大多数元素为0的矩阵称为稀疏矩阵，从稀疏矩阵中找出重要的轴，用更少的维度对其进行重新表示。结果，稀疏矩阵就会被转化为大多数元素均不为0的密集矩阵。

今天遇到这个报错TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr这里的提示意思是list的索引必须是整数或者片,而不是str一开始代码写的是修改后仔细观看数据列表里套字典字典里面再套字典列表里的字典是要有多个的为了区分是哪个所以取的时候要加字典数据的位置索引0，1之类再加key值就可以取出想要的数据了

TypeError:列表索引必须是整数或切片，而不是str代码这里在切片的时候不小心切成了字符这里用到的时候就报错了

错误原因已经比较明确了：列表索引必须是整数，而不能是浮点数。出现错误原因主要还是在于写了这样的代码：mid=(left+right)//2python中x/y不是整除，只保留整数应该是x//y。

一、报错TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr这里的报错翻译：list的索引必须是整数或者片,而不是str二、查看列表以及代码需要取值列表如下：1.报错代码代码如下（示例）：user=data_list["username"]psw=data_list["password"]2.正确代码代码如下（示例）：user=data_list[0

解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr报错代码dep_list=res["sentences"]["basicDependencies"]报错信息TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr解决办法dep_list=res["sentences"][0]["basicDepen

一直以为列表的操作很简单，直到自己读取列表某一行和某一列时才发现问题，可以发现在python中，普通的列表list和numpy中的数组array是不一样的，最大的不同是：一个列表中可以存放不同类型的数据，包括int、float和str，甚至布尔型；而一个数组中存放的数据类型必须全部相同，int或float。在list中数据类型保存的是数据的存放地址，简单的说就是指针，并非数据，这样保存一个list

目标：获取class中的src:#[]importrequestsfrombs4importBeautifulSoupurl2='https://book.douban.com/tag/%E5%B0%8F%E8%AF%B4?start=20&type=T'headers={'Cookie':'bid=PZvLUOLGEXA;gr_user_id=058ae679-f073-4439-8fee-e1

采用slider进行update时，一直报错ypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notnumpy.float64对val值进行处理，首先采用valstep=1，设置更新值的步长为1其次将val进行int型强制转换，终于不报错了

问题背景有时在写python时，会遇到这个报错TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr以上报错的意思是list的索引必须是整数或者片,而不是str举例如下代码分析我们仔细分析此时的数据，可以发现数据的结构是列表里套字典，字典里面再套字典。列表里的字典是要有多个的，为了区分是哪个，所以取数据的时候要加字典数据的位置索引0，1之类，再加key

‘tuple’objectdoesnotsupportitemassignment原因：tuple是一个元素不可变的列表，如果尝试对tuple中的某个元素进行修改，会报错。解决办法：需要将tuple转换为list，然后再把list转换为tuple。示例：```pythonstrs=('a','bc','def')strs[1]='bcd'报错strs=list(strs)strs[1]='bcd'

MATLAB基于空间格网的点云抽稀（3）一、实现效果二、原理步骤三、代码实现四、重点函数与对象的解释说明4.1indices=pcbin(incloud,[rowNumcolNumLayerNum]);

本实验用C语言实现稀疏矩阵:矩阵阶数很大，非零元个数较少，零元很多，但非零元的排列没有一定规律。三元组表法:一种顺序存储（按行优先顺序存放）。

这里使用经典的Fisher-Yates算法，仅耗费O(1)空间和O(n)时间完成操作:[Algorithm]Toshuffleanarrayaofnelements(indices0..n

OLAP遵循以下准则OLAP模型必须提供多维概念视图透明性准则存取能力准则稳定的报表能力客户/服务器体系结构维的等同性准则动态的稀疏矩阵处理准则多用户支持能力准则非受限的

查看内容1、使用Elasticsearch的API来进行查询，例如：GET/{index_name}/_search查看index大小curl'246.111.x.x:9200/_cat/indices

ElasticSearch在Kibana工作台的操作当在Kibana中使用Elasticsearch时，可以使用以下一些常用的统计语句：查看索引列表：GET_cat/indices?

PythonSciPySparse模块学习笔记_邢不行的博客_新浪博客Scipy基础——稀疏矩阵-CSDN博客

目录Eigen中的矩阵操作稀疏矩阵的构建向量的操作Eigen中的矩阵操作官方入门文档稀疏矩阵的构建typedefEigen::TripletTriplet_My;//构建稀疏矩阵mat_V0_Eigen

~3.4.4_特殊矩阵的压缩存储一维数组的存储结构二维数组的存储结构普通矩阵的存储对称矩阵的压缩存储策略：只存储主对角线+下三角区三角矩阵的压缩存储策略：下三角矩阵策略：下三角矩阵三对角矩阵的压缩存储稀疏矩阵的压缩存储策略一

代码里面有一段初始化std::itoa源码传统方式实现递增//数组递增intarr[1000]={};for(inti=0;iiVec;iVec.resize(1000);for(inti=0;iroi_indices.indices.resize

映射关系src输入的tensor代码示例：importtorchx=torch.FloatTensor([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])result=torch.zeros(3,5)indices

六、数据结构与算法基础6.1、数组与矩阵6.1.1、概述数组下标的转化问题稀疏矩阵上三角下三角等类型的矩阵6.1.2、数组存储地址的计算问题，以及在二维数组当中按行存储和按列存储的区别主要是去了解按行和按列进行存储的时候地址的计算问题

一、基本操作①创建索引put/索引名称put/shopping②查看所有索引get/_cat/indices?

目录1.前言2.导入包3.稀疏矩阵总览4.稀疏矩阵详细介绍4.1coo_matrix4.2dok_matrix4.3lil_matrix4.4dia_matrix4.5csc_matrix&csr_matrix4.6bsr_matrix5

1、indices（数组遍历索引）letlist=["1","2","3"]forindexinlist.indices{print(index)}//0122、enumerated(数组遍历索引及元素