pandasfactorize函数将系列中的每个唯一值分配给一个从0开始的顺序索引，并计算每个系列条目属于哪个索引。我想在多个列上完成与pandas.factorize等效的操作:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'x':[1,1,2,2,1,1],'y':[1,2,2,2,2,1]})pd.factorize(df)[0]#wouldlike[0,1,2,2,1,0]也就是说，我想确定一个数据帧的几列中每个唯一的值元组，为每个值分配一个顺序索引，并计算数据帧中的每一行属于哪个索引。Factorize仅适用于单列。pandas中是否有多列等价函数？
我正在尝试使用python库分解3D矩阵scikit-tensor.我设法将张量(尺寸为100x50x5)分解为三个矩阵。我的问题是如何使用张量分解产生的分解矩阵再次组合初始矩阵？我想检查分解是否有任何意义。我的代码如下:importloggingfromscipy.io.matlabimportloadmatfromsktensorimportdtensor,cp_alsimportnumpyasnp//SetloggingtoDEBUGtoseeCP-ALSinformationlogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)T=np.ones((4
NFT爆火基于区块链技术和币圈的火热而起，而在NFT成为热门消费风向后，元宇宙的兴起与NFT密切相关。从形态上来看，元宇宙作为一个虚拟世界与现实世界是平行存在的，作为用户则是使用数字替身的方式在元宇宙形态里实现交互体验，可以进行社交，娱乐，创作，教育以及交易等行为。从一定程度上来讲，元宇宙形态是当前互联网形态的升级，在这里，元宇宙与NFT则有着密切关系。从技术上来看，NFT对所有权技术独一无二，新的保障可以使得诸如艺术品，音乐作品，画作甚至土地，奢侈品等产品能够记录上链。借助NFT技术，元宇宙形态里的物品可以满足用户的所有权，并且为用户实现更优质的交互体验提供支持。NFT消费带动原宇宙消费行情
我是python的新手，我对两个相对简单的代码块的性能感到困惑。给定一个素数列表，第一个函数生成数字n的素数分解。第二个生成n的所有因子的列表。虽然prime_factor会比factors更快(对于相同的n)，但事实并非如此。我不是在寻找更好的算法，而是想了解为什么prime_factor比factors慢得多。defprime_factor(n,primes):prime_factors=[]i=0whilen!=1:ifn%primes[i]==0:factor=primes[i]prime_factors.append(factor)n=n//factorelse:i+=1re
定义因式分解:将每个唯一对象映射到一个唯一整数。通常，映射到的整数范围是从零到n-1，其中n是唯一对象的数量。两种变体也是典型的。类型1是按照识别唯一对象的顺序进行编号的地方。类型2是首先对唯一对象进行排序，然后应用与类型1中相同的过程。设置考虑元组列表tupstups=[(1,2),('a','b'),(3,4),('c',5),(6,'d'),('a','b'),(3,4)]我想把它分解成[0,1,2,3,4,1,2]我知道有很多方法可以做到这一点。但是，我想尽可能高效地执行此操作。我尝试过的pandas.factorize并得到一个错误...pd.factorize(tups)[
我正在使用GensimDoc2Vec模型，试图对客户支持对话的各个部分进行聚类。我的目标是为支持团队提供自动回复建议。图1:显示了一个示例对话，其中在下一个对话行中回答了用户问题，这使得提取数据变得容易:在对话中应该建议“你好”和“我们的办公室位于纽约市”图2:描述了一个问题和答案不同步的对话在对话中应该建议“你好”和“我们的办公室位于纽约市”图3:描述了一个对话，其中答案的上下文是随着时间的推移而构建的，并且出于分类目的(我假设)一些行是多余的。在对话中应该建议“这里是免费试用帐户的链接”我有以下每个对话行的数据(简化):谁写了行(用户或代理)、文本、时间戳我正在使用以下代码来训练我
我正在阅读Abdi&Williams(2010)“主成分分析”，我正在尝试重做SVD以获得进一步PCA的值。文章指出以下SVD:X=PDQ^t我将数据加载到np.arrayX中。X=np.array(data)P,D,Q=np.linalg.svd(X,full_matrices=False)D=np.diag(D)但是我在检查时没有得到上面的相等性X_a=np.dot(np.dot(P,D),Q.T)X_a和X是相同的维度，但是值不一样。我是否遗漏了什么，或者np.linalg.svd函数的功能是否与论文中的方程不兼容？ 最佳答案
我正在阅读Abdi&Williams(2010)“主成分分析”，我正在尝试重做SVD以获得进一步PCA的值。文章指出以下SVD:X=PDQ^t我将数据加载到np.arrayX中。X=np.array(data)P,D,Q=np.linalg.svd(X,full_matrices=False)D=np.diag(D)但是我在检查时没有得到上面的相等性X_a=np.dot(np.dot(P,D),Q.T)X_a和X是相同的维度，但是值不一样。我是否遗漏了什么，或者np.linalg.svd函数的功能是否与论文中的方程不兼容？ 最佳答案
我有一个包含几个时间序列的DataFrame:dividamovav12varvarmovav12Date2004-010NaNNaNNaN2004-020NaNNaNNaN2004-030NaNNaNNaN2004-0434NaNinfNaN2004-0530NaN-0.117647NaN2004-0644NaN0.466667NaN2004-0735NaN-0.204545NaN2004-0831NaN-0.114286NaN2004-0930NaN-0.032258NaN2004-1024NaN-0.200000NaN2004-1141NaN0.708333NaN2004-122
我有一个包含几个时间序列的DataFrame:dividamovav12varvarmovav12Date2004-010NaNNaNNaN2004-020NaNNaNNaN2004-030NaNNaNNaN2004-0434NaNinfNaN2004-0530NaN-0.117647NaN2004-0644NaN0.466667NaN2004-0735NaN-0.204545NaN2004-0831NaN-0.114286NaN2004-0930NaN-0.032258NaN2004-1024NaN-0.200000NaN2004-1141NaN0.708333NaN2004-122
