aweinstein

from __future__ import print_function, division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import product

import mne

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)

aweinstein

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Lasso, lars_path

np.random.seed(42)

def gen_data(n, m, k):
    X = np.random.randn(n, m)
    w = np.zeros((m, 1))
    i = np.arange(0, m)

aweinstein

%%MatrixMarket matrix coordinate real general
%
336 336 1144
1 3 0.3333333333333333
1 4 0.3333333333333333
1 5 0.3333333333333333
2 27 0.3333333333333333
2 28 0.3333333333333333
2 29 0.3333333333333333
3 1 0.5

aweinstein

import numpy as np
from numpy.linalg import norm, pinv
from sklearn.linear_model import orthogonal_mp

def omp_naive(D, y):
    """ Recover x using naive implementation of OMP.

    Parameter
    ---------
    D: Dictionary