我使用我的领域文本语料库生成了一个100Dword2vec模型，合并了常用短语，例如(goodbye=>good_bye)。然后我提取了1000个所需单词的向量。所以我有一个像这样的1000numpy.array:[[-0.050378,0.855622,1.107467,0.456601,...[100dimensions],[-0.040378,0.755622,1.107467,0.456601,...[100dimensions],......[1000Vectors]]单词数组如下:["hello","hi","bye","good_bye"...1000]我对我的数据运行了
我编写了以下递归例程来计算两个集合的叉积。defcombine(input1,input2,output):iflen(input2)==0:returnoutputelse:fornumininput1:output.append((num,input2[0]))combine(input1,input2[1:],output)input1=[125]input2=[23]output=[(1,2),(1,3),(2,2),(2,3),(5,2),(5,3)]是否有可能使递归更好，例如删除else中的循环并尝试在相同的函数中执行。我正在寻找解决问题的不同方法。编辑:不寻找具有内置功能
我从scikit-learn开始，我正在尝试将一组文档转换为我可以应用聚类和分类的格式。我已经看到了有关矢量化方法的详细信息，以及用于加载文件和索引其词汇表的tfidf转换。但是，我有每个文档的额外元数据，例如作者、负责的部门、主题列表等。如何向向量化函数生成的每个文档向量添加特征？ 最佳答案 您可以使用DictVectorizer获取额外的分类数据，然后使用scipy.sparse.hstack将它们结合起来。 关于python-scikit-learn，将特征添加到向量化的文档集，我
我一直在使用在scikit-learn中实现的PCA。但是，我想找到拟合训练数据集后产生的特征值和特征向量。文档中没有提及两者。其次，这些特征值和特征向量本身是否可以用作分类目的的特征？ 最佳答案 我在这里假设特征向量是指协方差矩阵的特征向量。假设您在p维空间中有n个数据点，X是您的点的pxn矩阵，那么主成分的方向是协方差矩阵XXT的特征向量。您可以通过访问PCA对象的components_属性从sklearn获取这些特征向量的方向。这可以按如下方式完成:fromsklearn.decompositionimportPCAimpor
我正在编写代码来计算ClassicalMultidimensionalScaling(缩写为MDS)一个非常大的nbyn矩阵，在我的例子中n=500,000。在MDS的一步中，我需要计算最高的三个eigenvaluesandtheircorrespondingeigenvectorsn乘n矩阵。该矩阵称为B矩阵。我只需要这三个特征向量和特征值。计算大矩阵的特征向量和特征值的常用方法需要很长时间，而且我不需要很准确的答案，所以我正在寻求特征向量和特征值的估计。一些参数:B矩阵是symmetric,real，相当denseB的特征值分解在理论上应该总是产生实数。我不需要完全精确的估计，只需
我定义了以下类:classPoint(object):def__repr__(self):return"("+str(self.x)+","+str(self.y)+")"def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=ydef__add__(self,point):returnPoint(self.x+point.x,self.y+point.y)def__sub__(self,point):returnPoint(self.x-point.x,self.y-point.y)def__mul__(self,num):returnPoint(num*self.
假设我有一个形状为(1,256)的行向量。我想将其转换为(256,1)形状的列向量。你会如何在Numpy中做到这一点？ 最佳答案 您可以使用transpose这样做的操作:例子:In[2]:a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])In[5]:a.shapeOut[5]:(3,2)In[6]:a_trans=a.T#or:np.transpose(a),a.transpose()In[8]:a_trans.shapeOut[8]:(2,3)In[7]:a_transOut[7]:array([[1,3,5],[2
给定一个nxn数组A的实数正数，我试图找到二维数组三行的所有组合的元素最小值的最大值中的最小值。使用for循环，结果是这样的:importnumpyasnpn=100np.random.seed(2)A=np.random.rand(n,n)global_best=np.infforiinrange(n-2):forjinrange(i+1,n-1):forkinrange(j+1,n):#findthemaximumoftheelement-wiseminimumofthethreevectorslocal_best=np.amax(np.array([A[i,:],A[j,:],A
是否有一种pythonic方法可以将结构化数组转换为向量？例如:我正在尝试像这样转换一个数组:[(9,),(1,),(1,12),(9,),(8,)]像这样的向量:[9,1,1,12,9,8] 最佳答案 In[15]:importnumpyasnpIn[16]:x=np.array([(9,),(1,),(1,12),(9,),(8,)])In[17]:np.concatenate(x)Out[17]:array([9,1,1,12,9,8])另一个选项是np.hstack(x)，但为此目的，np.concatenate更快:In[
代码是这样的:a=numpy.zeros(3)b=numpy.ones(3)bind_by_column((a,b))=>[[0,1],[0,1],[0,1]]我检查了this却找不到答案有人对此有想法吗？ 最佳答案 np.column_stack见Numpy:Concatenatingmultidimensionalandunidimensionalarrays>>>importnumpy>>>a=numpy.zeros(3)>>>b=numpy.ones(3)>>>numpy.column_stack((a,b))array([
