我寻找具有python接口(interface)并处理丢失数据和零的NMF实现。我不想在开始因式分解之前估算缺失值，我希望它们在最小化函数中被忽略。似乎scikit-learn、nimfa、graphlab和mahout都没有提出这样的选项。谢谢! 最佳答案 使用这个Matlabtopythoncodeconversionsheet我能够从Matlabtoolbox重写NMF图书馆。我必须分解一个稀疏度为0.7%的40kX1k矩阵。使用500个潜在特征，我的机器需要20分钟进行100次迭代。方法如下:importnumpyasnpf

我有这样的SQL($ytoday是5天前):$sql='SELECTCount(*),created_atFROMPeopleWHEREcreated_at>="'.$ytoday.'"ANDGROUPBYDATE(created_at)';我希望它每天返回一个值，因此在这种情况下(5天前到今天)它会返回5个结果。但是如果昨天的Count(*)为0，则它不会返回该日期的任何数据，而不是返回零。如何更改该SQLite查询，使其也返回计数为0的数据？ 最佳答案 如果没有复杂的(在我看来)查询，您的输出数据集将不会包含输入数据集中不存在的

我正在比较多个数组中的值。我想在同一数组中标记同时具有“零”和“非零”的值。出于某种原因，我被困住了。以下是测试用例/场景:1.zeroandzero=>ignore2.non-zeroandnon-zero=>ignore3.zeroandnon-zero=>thisiswhatweareafter!4.onlyzero=>ignore5.onlynon-zero=>ignore到目前为止，这是我的代码:defunique_with_zero?(*arr)arr.uniq!arr.sort!ifarr.size==1print'ignore:',arr,"\n"endifarr.si