用户按项矩阵pandas
是一种数据处理和分析工具，它是Python编程语言中的一个库。pandas库提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单且高效。
用户按项矩阵是一种常见的数据结构，用于表示用户对不同项的偏好或评分。它是一个二维矩阵，其中行表示用户，列表示项，每个元素表示用户对该项的评分或偏好程度。用户按项矩阵可以用于推荐系统、个性化推荐、协同过滤等应用场景。
优势：
- 灵活性：pandas库提供了丰富的数据处理和操作函数，可以轻松地对用户按项矩阵进行各种操作，如筛选、排序、聚合等。
- 高效性：pandas库使用了底层的C语言实现，具有高效的计算性能，可以处理大规模的数据集。
- 可视化：pandas库集成了Matplotlib库，可以方便地进行数据可视化，帮助用户更好地理解和分析数据。
应用场景：
- 推荐系统：用户按项矩阵可以用于构建推荐系统，根据用户的历史评分数据，预测用户对未评分项的喜好程度，从而进行个性化推荐。
- 个性化推荐：基于用户按项矩阵，可以为每个用户生成个性化的推荐列表，提高用户体验和满意度。
- 协同过滤：用户按项矩阵可以用于协同过滤算法，通过分析用户之间的相似性，找到相似用户的评分数据，从而预测用户对未评分项的评分。
腾讯云相关产品：
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，可以与pandas库结合使用，实现更强大的数据处理和分析能力。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云数据仓库 TencentDB for TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
- 云数据湖 TencentDB for TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/datalake
- 云数据集成 Tencent Data Integration：https://cloud.tencent.com/product/tdi
- 云数据传输 Tencent Data Transmission：https://cloud.tencent.com/product/dts
- 云数据开发 Tencent Data Development：https://cloud.tencent.com/product/ddp
请注意，以上仅为腾讯云提供的一些相关产品，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。
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2回答
我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
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3回答
我有一个存储为pandas.DataFrame的邻接矩阵
node_names = ['A', 'B', 'C']
a = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,1,1],[4,0,2]],
index=node_names, columns=node_names)
a_numpy = a.as_matrix()
我想从pandas或numpy邻接矩阵创建一个igraph.Graph。在理想情况下，节点将按预期命名。
这有可能吗？似乎在这个问题上保持沉默。
浏览 0提问于2015-04-15得票数 24
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1回答
我已经编写了python代码，并且我正在尝试将一个矩阵写入Excel。我已经用python创建了一个字典，并且我使用DataFrame来构造矩阵。问题是，python中的字典不能排序。因此，当我写入Excel时，我得到一个没有排序的矩阵。
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
list = ['6M', '1yr', '2yr', '10yr', '30yr']
Corr = {}
for line in list:
for line2 in
浏览 1提问于2015-12-15得票数 0
#importing packages
from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise import accuracy
import numpy as np
import pandas as pd
from surprise.model_selection import train_test_split
#Load movielens-100k dataset
required_data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
#Dividing the da
浏览 2提问于2021-05-03得票数 2
我有一个很大的矩阵导入一个.csv超过50.000行。
我和熊猫和numpy一起工作，这个矩阵是一个电影数据库，我想按预算对矩阵进行排序，例如第10行显示这个矩阵的所有列。
按收入分类，这是我的目标。
IMDb_data[['film', 'budget', 'revenue','vote_average','cast']].head(3)
film budget revenue vote_average ..... cast director homepage
J.Park 100000
浏览 0提问于2019-02-22得票数 0
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我第一次使用RecSys模型，尝试了矩阵因式分解和EmbedNN矩阵分解。然而，我遇到了一个记忆问题，因为我的数据集太大了，考虑到市场的最后三个月中的所有交互项目。也有太多的用户与很少的项目交互(大约。2 2kk用户和800 k项目)。
如何处理此问题，以及如何在RecSys中对原始数据集进行采样？
我曾经想过一些，但我不知道我可能会引入哪种偏见，或者如果市场上存在着一种常见的偏见，那就是RecSys产品化的系统。
随机抽样用户项评分行。
按用户分组的示例，以保存项信息
只获取最近上传的项目
只得到最受欢迎的项目(重反馈循环？)
浏览 0提问于2021-07-05得票数 0
2回答
在使用python包对4.2L+行事务数据(以稀疏矩阵的形式)应用先验(支持Python0.01)和association_rules函数时，频繁项目集和关联规则的生成花费了太多的时间。
样本交易稀疏矩阵(pandas DataFrame)，MBA的输入数据：
Invoice no./ Products Shirt T-shirt Jeans Footwear
1 1 1 0 0
2 0 0 1 0
浏览 5提问于2018-10-31得票数 1
如何将Pandas Dataframe滚动到一个矩阵中，该矩阵的元素的行号和列号取决于其他两列？我有一个Pandas Dataframe，如下所示： year,weekofyear,flow
1923,1,12.88
1923,2,3.1
1923,3,3.18
1923,4,10.95
...
1923,50,7.51
1923,51,5.82
1923,52,11.15
1924,1,10.88
1924,2,13.21
1924,3,15.33
...
2015,50,13.93
2015,51,13.93
2015,52,13.93
2015,53,7.96 我希望它能把它变成一个矩
浏览 44提问于2021-08-05得票数 1
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我需要引用特定的scipy稀疏矩阵列
在pandas中，我会写下示例：
data_sims.columns[1]
data_sims是csr scipy矩阵。如果我编写data_sims:，j，那么我将按列获得所有行，但我不能引用特定的列？nicely>怎么做？
for i in tqdm(range(0, data_sims.shape[0])):
for j in range(1,data_sims.shape[1]):
user = data_sims[i].data
product = data_sims[:,j].data
data_s
浏览 2提问于2017-05-23得票数 2
我刚找到了关于推荐系统的马特·戈姆利(CMU)幻灯片。在“无约束矩阵分解”标题下，他提到：
优化问题
SGD
正则化SGD
交替最小二乘
用户/项目偏差项(矩阵技巧)
“用户/项目偏差术语(矩阵技巧)”是什么意思？
浏览 0提问于2019-07-22得票数 3
我有一个由不同数据类型的45个变量组成的pandas数据框架，我正在使用'dython.nominal‘包来创建每个变量之间的关联矩阵。
然后我想：
答:子集我的数据帧(按地理位置过滤)，并在该子集上计算关联矩阵，然后
B:使用在步骤A中创建的数据帧中的目标变量的列，创建第二个pandas数据帧并添加到第二个pandas数据帧中。
然后，得到的数据帧将是一个相关性矩阵，其中列索引是地理位置，行索引是其他44个变量。
到目前为止，我拥有的代码是：
import pandas as pd
from dython.nominal import compute_associations
t
浏览 0提问于2020-10-26得票数 2
我有以下数据集df
import numpy.random
import pandas
cat = pandas.Series(numpy.random.random_integers(0,400,1000000))
ids = pandas.Series(numpy.random.random_integers(0,10000,1000000))
team = pandas.Series(numpy.random.random_integers(0,1,1000000))
df = pandas.concat([ids,cat,team],axis=1)
df.columns = [
浏览 2提问于2015-05-18得票数 4
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1回答
与numpy数组/矩阵不同，CSR矩阵似乎不允许自动广播。在CSR实现中有一些方法用于按元素进行乘法，而不是加法.如何通过标量有效地将CSR稀疏矩阵添加到CSR稀疏矩阵中？
浏览 2提问于2017-07-12得票数 4
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我有一个购买数据(df_temp)。我设法将使用Pandas替换为使用稀疏的csr_matrix，因为我有很多产品(89000)，我必须获取它们的用户项信息(购买或不购买)，然后计算产品之间的相似之处。
首先，我将Pandas DataFrame转换为Numpy数组：
df_user_product = df_temp[['user_id','product_id']].copy()
ar1 = np.array(df_user_product.to_records(index=False))
其次，创建一个，因为它在稀疏矩阵构造中速度很快。
rows,
浏览 1提问于2018-09-13得票数 0
1回答
所以我有一个巨大的矩阵(大约150万行x 7列)，并试图找出一种有效的方法来拆分它。为了简单起见，我将使用这个小得多的矩阵作为我想要做的事情的示例。这7列包括(按顺序)：条目编号、x和y坐标、第一个标签(非数字)、数据#1、数据#2和第二个标签(非数字)。所以使用pandas，我从excel表格中导入了一个名为A的矩阵，它看起来像这样： ? 我需要做的是根据两个标签对其进行划分(即，我有一个矩阵是所有13G + Aa的矩阵，另一个矩阵是14G + Aa的矩阵，另一个矩阵是14G + Ab的矩阵--这将使我得到3个独立的2x7矩阵)。这样做的原因是因为我需要对每个单独矩阵的“标记”列的
浏览 19提问于2019-09-03得票数 1
1回答
我有一个混乱的矩阵：
import pandas as pd
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
data = {'y_Actual': [3, 3, 1, 1, 0, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 0, 2, 4, 3],
'y_Predicted': [1, 2, 2, 1, 0, 1, 3, 0, 1, 0, 0, 0, 3, 4, 2]
}
df = pd.DataFrame(data, columns=['y_Actual
浏览 5提问于2022-07-01得票数 2
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2回答
我正在尝试通过分解数据帧中的类别列表来对它们进行编码。然后，我将从这一系列列表创建一个矩阵(将它们归一化到一个设置的长度，创建一个多维数组，并对矩阵中的元素进行一次热编码)。
但是，这些因子不能保持行之间的一致性。这可以在这里看到：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': [ ['Other', 'Male', 'Female', 'Male', 'Other'], ['Female'
浏览 5提问于2017-07-29得票数 3
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我试图使用pyspark.pandas API在数据库上构造数据的共生矩阵。
我试着用这个方法构造矩阵。
该代码在熊猫中运行良好，但在使用pyspark.pandas时出现了错误。
coocc = psdf.T.dot(psdf)
coocc
我得到了这个错误
TypeError: Unsupported type DataFrame
我查过医生了。
pyspark.pandas.DataFrame.dot()
以串联作为输入。
我尝试使用psdf.squeeze()将dataframe转换为系列化，但它并不将dataframe转换为串联，因为我的dataframe有多个列。
有没有办法将py
浏览 8提问于2022-10-14得票数 0
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我几乎没有使用Python的经验，并且试图构建一个频率矩阵，该矩阵将汇总包含特定关键字的出版物标题，按学院和关键字组(SDG)细分。我当前的脚本使用测试数据，并显示当来自某学院的标题具有来自某个关键字组的关键字时出现的情况。我不确定如何将其组织到一个矩阵中(通过Faculty和SDG计算发生次数)，并将其输出到csv。 我的预期输出将具有以下3个列标题： 教师，带关键字的标题数，SDG (关键字组) 除了获得频率之外，我还想找到一种方法，能够使用可变长度的关键字列(data1)。我该怎么做呢？ 感谢您的帮助。谢谢 import pandas
import re
data1 = {&#
浏览 25提问于2019-10-17得票数 1
1回答
因此，我有一个数据集(商业)每日数据从2008年到2011年的5个变量存储在熊猫DataFrame名为storeddata。我想为每一天计算一个指数加权移动平均协方差矩阵。我有一个初始期(假设从08-01-01到2009-01-01)，对此我计算协方差矩阵，5x5矩阵，称为covmat1。
现在，我想遍历storeddata-DataFrame，在2009-01-01年之后，用5x5矩阵更新一个名为covfinaldict的dict，用于每个工作日。我试过这段代码：
from pandas.tseries.offsets import BDay
import pandas as pd
impo
浏览 0提问于2014-09-04得票数 0
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3回答
Pandas力矩阵乘法
、、、、
我想使用Python Pandas强制矩阵乘法“定向”，在DataFrames对抗DataFrames，Dataframes对抗系列和系列对抗系列之间。
作为示例，我尝试了以下代码：
t = pandas.Series([1, 2])
print(t.T.dot(t))
输出:5
但我希望是这样的：
[1 2
2 4]
Pandas很棒，但是不能以我想要的方式做矩阵乘法是最令人沮丧的，所以任何帮助都会非常感谢。
PS:我知道Pandas试图隐式地使用索引来找到计算矩阵乘积的正确方法，但似乎这种行为无法关闭！
浏览 0提问于2013-04-09得票数 2
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2回答
我有来自三个市场的每日回报(GLD，间谍和USO)。我的目标是在130天的滚动基础上，从相关矩阵中计算出平均成对相关性。
我的出发点是：
import numpy as np
import pandas as pd
import os as os
import pandas.io.data as web
import datetime as datetime
from pandas.io.data import DataReader
stocks = ['spy', 'gld', 'uso']
start = datetime.datetime
浏览 2提问于2016-05-25得票数 6
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2回答
熊猫相关表限制为n行m列
、、、
我知道如何创建一个(可爱的) Pandas关联表，按相关性排列：
c = df.corr().abs()
np.set_printoptions(threshold='nan')
s = c.unstack()
so = s.order(kind="quicksort")
pprint(so)
这太棒了。
问题是，这输出了值的全部矩阵的相关性--对于所有列x所有列，在一个交叉矩阵中。
但是，如果我只想检查一列，比方说，df['m']，它在所有其他列之间的相关性呢？
我需要创建两个数据并检查它们之间的相关性吗？有更快的剧本吗？
浏览 7提问于2016-05-19得票数 2
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我使用的numpy矩阵如下所示：
[[ 0 1 2 ..., 97 98 0]
[ 100 101 102 ..., 197 198 0]
[ 200 201 202 ..., 297 298 1]
...,
[9700 9701 9702 ..., 9797 9798 1]
[9800 9801 9802 ..., 9897 9898 0]
[9900 9901 9902 ..., 9997 9998 0]]
如何删除在numpy矩阵的最后一列中有一个的所有行？：
[[ 0 1 2 ..., 97 98 0]
浏览 8提问于2018-07-19得票数 0
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1回答
为什么下面代码片断中的usort函数不仅按'num‘键的值按降序对矩阵排序，而且还按'lett’键值按升序对'num‘键值相等的元素排序?如何才能使其仅按函数体中给定的值排序？
<?php
$mtx = [["num"=>1,"lett"=>"f"],
["num"=>3,"lett"=>"b"],
["num"=>3,"lett"=>"a"]
];
浏览 0提问于2018-10-15得票数 0
1回答
下面的代码是一个分析海量语料库的例子。我希望将术语文档矩阵限制为1000个最频繁的unigram，但是将max-features参数更改为n仅返回第一个n unigram。有什么建议吗？
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
corpus = ['Hi my name is Joe.', 'Hi my name is Donald.']
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=3)
X =
浏览 1提问于2021-01-17得票数 0
1回答
改变约化矩阵熊猫的值
、、、
我正在尝试实现算法，其中给定的矩阵(矩阵代表城市)应该根据条件进行缩减：
在这里，矩阵(数据帧矩阵)：
0 1 2 3 4
0 9992 1 0 2 0
1 2 99991 5 0 0
2 0 4 9992 0 1
3 3 0 1 9991 2
4 1 0 2 2 99989
然后，根据一个条件，删除矩阵中的0行和
浏览 2提问于2016-10-26得票数 0
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3回答
我必须在运行时使用NumPy在python中创建一个50X50矩阵。矩阵的条目将是来自网站的数据查询的结果。查询返回Pandas。那么，如何在运行时使用来自pandas的数据创建矩阵呢？
浏览 32提问于2020-09-15得票数 0
1回答
我不是数学家，所以我需要从数学的角度来理解SVD做了什么，为什么要比它更精确地工作。(不过，我至少知道分解是什么)。
youtube上的给出了人类对SVD的唯一解释:U矩阵映射“用户到概念相关性”Sigma矩阵定义每个概念的强度，V映射“电影到概念相关性”，因为初始矩阵M在行中有用户，而电影(评级)在列中。
他还提到了两个概念，特别是“科幻”和“浪漫”电影。见下面的图片。
我的问题是：
SVD如何知道概念的数量。他作为人类提到的两个科幻小说，和浪漫，但在现实中产生的矩阵是三个概念。(例如，带有蓝色标题的矩阵U有3列而不是2列)。
SVD究竟是如何知道这个概念的。我的意
浏览 5提问于2021-03-23得票数 0
1回答
我有一个矩阵A，它代表一个邻里关系。
A=[1 2
1 4
2 6
4 5
6 7
6 8]
A的行被排序，这意味着[1 2]和[2 1]被认为是相同的邻域关系，A的行按升序排列。
在我们的示例矩阵中，节点1是节点2和4的邻居，节点2是6的邻居，节点4是5的邻居，等等。我想要计算一个矩阵B，它代表邻居(非)关系的邻居。如果两个节点都有一个节点，它们都是相邻的节点，则两个节点是彼此的NONs。这意味着1是非5 (通过4)和6 (通过2)等等。
B=[1 5
1 6
2 4
2 7
2 8
7 8]
如何计算矩阵B
浏览 4提问于2015-03-03得票数 3
我有csv/pandas格式的数据，如下所示：
我想将用户产品数据聚合到一个矩阵中，如下所示。
我怎样才能有效地做到这一点呢？效率真的很重要。
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
我有一个稀疏矩阵(305316x65537)，我想按一列询问mean by group。像这样对列执行。我怎么才能完成它呢？
import pandas as pd
from scipy import sparse
genenum=pd.read_csv('/home/lzbhouruiyan/scRNA-kinetics-prediction/Ref/human_octamer/genename_id.csv',index_col=0)
genenum=genenum
genenumcsc=sparse.csr_matrix(genenum['index'
浏览 1提问于2021-03-22得票数 1
2回答
Python新手。
在R中，可以使用dim(...)获得矩阵的维数。Python Pandas中对应的数据帧函数是什么？
浏览 6提问于2012-12-18得票数 94
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你好，亲爱的StackExchange社区，
我写了一个小程序，正在做以下工作。简言之：
它在窄格式中读取表
从它创建子矩阵
以HDF5格式保存
长表实际上表示的是一个巨大的矩阵，数据具有以下形状(示例不是真实的)：
POS1 POS2 VALUE
146000 146000 42
146000 147000 69
147000 147000 13
. . .
. . .
. . .
这些数据来自于实验测量，并不是格式化的用户友好。POS 1和POS 2表示大网格(矩阵)上一个小集群的坐标，而VAL
浏览 0提问于2022-01-02得票数 3
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1回答
我想运行每个列与pandas中所有其他列的Spearman关联。我只需要相关性的分布(数组)，而不需要相关矩阵。
我知道我可以使用df.corr(method='spearman')，但是我只需要两两相关，而不是整个相关矩阵或对角线。我认为这可能会加快计算速度，因为我将只计算(( N^2 ) - N)/2相关性，而不是N^2。
然而，这只是一个假设--因为矩阵将是对称的，也许pandas已经通过计算相关矩阵的一半并相应地填充其余矩阵来工作。
到目前为止，我的解决方案非常低效：
import pandas as pd
import scipy.stats as ss
# d i
浏览 5提问于2018-01-23得票数 1
2回答
我有一只形状(1000000,3)的熊猫DataFrame df，如下所示：
id cat team
1 'cat1' A
1 'cat2' A
2 'cat3' B
3 'cat1' A
4 'cat3' B
4 'cat1' B
然后，我对cat列进行虚拟，以便为机器学习分类做好准备。
df2 = pandas.get_dummies(df,columns=['
浏览 6提问于2015-05-16得票数 1
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我需要编写代码来测试分类问题的截止值的numpy数组。要测试的值存储在cutoff_list变量中。然后，我想将产生的混淆矩阵的列表放入字典中。然而，下面的代码只给出了第一个字典条目(第一个测试值的混淆矩阵)：
cutoff_list = [np.arange(0,1,0.01)] # list of test values
dictionary = {}
for i, v in enumerate(cutoff_list):
actual = (df.observed)
predicted = np.where(df.indicator > i, 1, 0)
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
1回答
我有以下矩阵：
catch = [['fc', 2, 12, 2],
['abcd', 1, 2, 0],
['ab', 1, 0, 0],
['cf', 1, 13, 0],
['fc', 1, 14, 0],
['f', 1, 11, 0]]
我希望这个矩阵首先由第四列(索引3)排序，当第四列的值相等时，按照第一列(索引0)中字符串的长度排序。
我刚用了
catch.sort(key=lambda x: x[3])
按第四列对矩阵进行排序
浏览 2提问于2017-05-31得票数 1
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我目前正面临着pandas.tools.plotting的一个重要问题。我试图通过以下方式导入散射矩阵
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
但是，我从visual studio代码中得到以下错误消息：
pylint 0611:模块'scatter_matrix‘中没有名称'pandas.tools.plotting’
我也试过
from pandas.tools import scatter_matrix
但也没用。为什么我不能导入散射矩阵？
我在用
python 3.6.4
熊猫0.22.0
浏览 0提问于2018-03-09得票数 3
我有一个包含5个矩阵的列表：
import numpy as np
import pandas as pd
a=[(np.random.randint(2,size=(2,3))) for i in xrange(5)]
如何创建包含5条记录的pandas DataFrame，每行只有一列包含一个矩阵？
浏览 8提问于2017-07-02得票数 0
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1回答
解决方案可以在Geeksforgeek上找到，但概念并不明确。如果我先对所有行进行排序，然后对列进行排序，反之亦然。这种方法似乎在一些测试用例上有效。我想知道是否有人能提出一个测试用例，在这个测试用例中，这将会失败。
给定一个矩阵，目标是按行和按列对矩阵进行排序，以便在两个方向上保持递增顺序。
例如：
enter code here
Input : mat[][] ={4, 1, 3}
{9, 6, 8}
{5, 2, 7}
Output : 1 3 4
2 5 7
6 8 9
有关更多参考信息
浏览 0提问于2018-10-03得票数 1
1回答
我想将每一行从一个pandas数据帧转换成一个数组，然后用它们创建一个矩阵。 我知道如何使用列： X = np.matrix([df['colA'].values,
df['ColB'].values]) 我怎么才能按列做呢？ 更多详细信息： 这是我的数据帧示例： ? 我想要的输出是这样的(现在请不要注意数字)： [[36.10062, -115.2948], #row 0
[36.10062, -116.2948], #row 1
[34.10062, -112.2948], #row 2
[38.10062, -111.2948]] #
浏览 37提问于2019-02-09得票数 0
我目前正在使用pandas.crosstab来生成我的分类器测试后的混淆矩阵。不幸的是，有时我的分类器失败了，并将每个信号分类为一个标签(而不是多个标签)。在这种情况下，pandas.crosstab生成单个向量(或非平方矩阵)，而不是平方矩阵。
举个例子，我的基本真理是
true_data = pandas.Series([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5])
我的预测数据是
pred_data = pandas.Series([3, 3, 2, 3, 2, 1, 1, 3, 4, 1])
应用pandas.crosstab(true_data, pred_data,
浏览 8提问于2022-07-06得票数 2
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1回答
我有一个很大的pandas.DataFrame -它是一个带有头和索引的方阵，我试图使用pandas的能力来计算这个矩阵的逆矩阵，而不是直接通过numpy。
我想留在pandas框架中，以保留我的数据框的标题。我可以使用函数，但这会将其转换为ndarray，并且我丢失了标题提供的所有信息。
有什么建议吗？
浏览 4提问于2016-11-29得票数 13
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1回答
我有一个包含6个资产的列表，其中包含4个因子的加载向量，并且我有这4个因子的协方差矩阵。如何使用这两个输入构建6x6“资产”协方差矩阵？
import pandas as pd
import numpy as np
## Python 2.7
加载向量：
raw_asset_loadings = {'asset1': [.25, .25, .25, .25],
'asset2': [.0, 0,.5,.5],
'asset3': [0,0,1.25,.25],
浏览 0提问于2018-10-13得票数 1
1回答
我们从不同电影的用户评分矩阵开始，其中包含一些未知元素，即用户尚未看到的电影的评级。我们需要填补这一空白。所以
如何分解或分解所有元素都不预先已知的矩阵。
在您以某种方式对其进行分解之后，您是否只是将矩阵相乘以重新创建原来的矩阵，但是现在填充了缺失项？
你怎么知道哪种因式分解方法像非负的，奇异的，特征的，而不涉及太多的数学？
浏览 0提问于2018-01-22得票数 2
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我使用相同形状的布尔矩阵来子集pandas数据帧，以便布尔矩阵中具有相应假单元格的所有值都将显示为NA：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index=['a','b','c'])
b = np.ones((3,3), dtype=bool)
b[1,1] = False
# gives 9x3 array
df[b]
有没有办法在不首先将矩阵转换为与df具有相同索引和列的pandas数据帧的情况下完成此操
浏览 3提问于2021-08-06得票数 1
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我正在写一个程序，它将对矩阵进行操作。我希望用户能够通过一次在一行中键入数据来将数据输入矩阵。因此，它将首先要求输入row: 1，column: 1中的值。用户将键入适当的值，然后按enter键，然后键入row: 1，column: 2的值。
这就是诀窍:我希望当用户按enter时，控制台不会输入新行。相反，我希望它只插入一个制表符。这个是可能的吗？
非常感谢。
浏览 2提问于2011-06-17得票数 1
如何从存储在Pandas DataFrame中的分类数据中为巨大的特征向量(50000 X 100000)创建CSR/COO格式的稀疏矩阵？我使用Pandas get_dummies()函数创建特征向量，但它返回一个MemoryError。我如何避免这种情况，而是以稀疏矩阵CSR格式生成它？
浏览 1提问于2015-11-10得票数 3
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作为这个问题的续篇，矩阵公式(按升序排列的日期)将如何修改公式(如果日期是降序的话) (=IF($B2="Apple",A2-SORT(FILTER(A:A,B:B="Pear", A:A<$A2),1,FALSE),"") )？
就是说，托尼某天吃了一个苹果，几天前他吃了一个梨？
📷
浏览 0提问于2022-05-22得票数 3
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