小编sjo*_*999的帖子

嗨，我使用 Jackson 用 Ja​​va 编写了一个 JSON 树解析器。现在我想在 JSON 中找到每个属性的路径。示例 JSON：

{"product":{
    "name":"Flipper",
    "industry":"Real Estate",
    "description":"Discovers correlations and trending criteria.",
    "someArray": ["bla1", "bla2", "bla3"],
    "productspecs":{"spec1":"somespec1",
                      "spec2":"someotherspec2"},
    "arrayOfObjects":[{"test1": "a1", "test2":"a2"},
                        {"Hi1": "b1", "Hi2":"b2"}]
},
"name":"Peter",
"anotherArray":["la1", "la2"]}

此 JSON 中的路径示例是：

/product/industry

这将具有作为价值

"Real Estate"

我编写的解析器获取所有直接包含值（而不是另一个 JSON 对象）的属性。这是代码：

public void processJson(String jsonStr) {
    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    try {
        JsonNode node = objectMapper.readTree(jsonStr);  
        first = true;
        processNode(node);

    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

private void processNode(JsonNode n) { …

我有一个(密集)矩阵nxnxm和一个稀疏矢量(scipy.sparse)1 x m.如果我们查看我的密集nxnxm矩阵,它可以被解释为在每个位置amx 1向量上的nxn矩阵.现在我想用nxn矩阵中的每个mx 1密集向量计算稀疏向量的点积,产生具有所有这些点积的焦虑矩阵.

一种方法是构建一个for循环来循环遍历nxn矩阵,然后使用scipy.sparse的.dot()函数来计算矩阵中每个向量的点积.但是,我正在寻找一种完全以矢量化方式执行此计算的方法,以提高效率.这可能吗？如果没有,Python中循环我的nxn矩阵的最快方法是什么？