Умножение разреженных матриц , При использовании функции dot для умножения разреженной матрицы выдается ошибка как обойти избежать

[amk]

Проснулся - запустил программу. Оказалось, там из Py2 только pirnt в одном-единственном месте.

Раз ты уж используешь scipy.sparse, почему просто не написал вместо цикла

r = B*x - b

? Зачем понадобилось умножать матрицу на вектор вручную?
И ещё, в твоём варианте

s=np.copy(r)

лучше вынести из цикла. Достаточно скопировать один раз, когда r будет готов.

В общем у меня после переделки умножений получилось так (sg1.py)

__author__ = 'kardashevskiy'
import numpy as np
from scipy import sparse
 
def sg1(B,b,tol=1.0e-8):
    """
    Solve the linear system Ax=b by conjugate gradient method
    """
    n=len(b)
    x=np.zeros((n),'float')
    r=np.copy(b)
    #for i in range(n):
        #r[i]=np.asscalar(np.dot(B[i,0:n],x[0:n]))-b[i]
    r=B*x-b
    s=np.copy(r)
    As=np.zeros((n),'float')
    for k in range(n):
        #for i in range(n):
            #As[i]=np.dot(B[i,0:n],s[0:n])
        As=B*s
        alpha=np.dot(r,r)/np.dot(s,As)
        x=x-alpha*s
        #for i in range(n):
            #r[i]=np.asscalar(np.dot(B[i,0:n],x[0:n]))-b[i]
        r=B*x-b
        if np.dot(r,r)<tol**2:
            break
        else:
            beta=-np.dot(r,As)/np.dot(s,As)
            s=r+beta*s
    return x,k

и картинка
Прикреплённый файлfigure_1.png (240,36 Кбайт, скачиваний: 634)

Сообщение отредактировано: amk - 31.07.14, 03:01

[Наталия]

Добрый день!
Компания, в которой я работаю ищет программиста - разработчика Python/Django.
Вот наши требования:- опыт работы с Django от 1 года
Условия:
- постоянная удаленная работа
- оплата почасовая
- свободный график
- работа над крупными интернет и корпоративными проектам в команде профессионалов.

если кого-то заинтересует данная информация, пишите мне на hr@smyt.ru

[Urung]

Ваууу. Фантастика! Это надо же. Спасибоо.Ну нет слов.