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稀疏图的定义
、、、
我在网上寻找稀疏图的良好定义，但我感到困惑。稀疏图实际上是一个很大的图，有数百万/数十亿个节点。一个例子，是一个真实的世界--比如Facebook。或者，它们也可以在小型网络中吗？
提前感谢！
浏览 1提问于2014-04-08得票数 0
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在我的CS类中，有一个问题是，如果图是稀疏图，即n^2 >> m，那么带有O(n^2)的未排序列表是否比二进制堆O((m+n)logn)更有效。我有点搞不懂这个，因为我认为(m+n)logn总是比n^2好，有人能给出一些见解吗？
浏览 6提问于2022-04-06得票数 0
我的设置基本上如下：
我有一组节点(表示为整数0, ...)。可能有几百万人。
这些节点在没有权值的无向图中连接。
图的结构是未知的，稀疏图和稠密图都是可能的，尽管有几百万个节点的稠密图是不可能的。
我希望尽可能多地使用numpy来确保与项目其他部分的兼容性。我希望我能将图上的所有操作都作为numpy函数来实现。
问题是:当对图进行操作时，搜索边以及创建和删除边会经常发生。我的想法是使用排序邻接列表，但是我不太确定如何使用numpy数组有效地实现它。
是否有一种只使用numpy数组来实现它的有效方法，或者我必须使用其他数据结构来代替？
浏览 1提问于2019-10-03得票数 1
我有一个有大量边到顶点n(n-1)/2的图。如果我有16次眩晕，16^2 + 120是376，120 * log2(16)是480。所以V^2在这里更快？我的计算正确吗?如果它们是正确的，那么顶点的大小什么时候才能到达E log v更快的点？
浏览 0提问于2014-04-16得票数 2
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表示图G(V，E)：i.图G (V，E)的所有对最短路径问题的Floyd算法的运行时间Θ()。关于稠密图G.III中边E的个数。关于稀疏图G中边E的个数。
对于数字i，它是O(V^3)。(如果我错了，请纠正我)。第二和第三条。我找不到办法做这件事。两者都是O(E^3)吗？
浏览 1提问于2017-09-14得票数 0
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我想进一步了解prim的时间复杂性的细节。基本上，prim的时间复杂度是O(V^2)。当使用二进制堆或fibonacci堆时，时间复杂度将提高到O(E + V log(V))或O(Elog(V))。
我的问题如下。
为什么有些代码使用基本的prim算法，甚至其他版本的prim都能给出更好的解决方案？是否有特别的理由使用给出O(V^2)的基本prim算法？与高级prim的版本相比，实现非常容易。否则，我假设没有特殊的理由使用基本的prim算法。
当给出二分图时，我是否可以将fibonacci或二进制堆素数的版本应用于两部分图而不是基本素数版本？我分析过的现有代码使用了二分图中的基本pri
浏览 2提问于2017-11-23得票数 1
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将1添加到大型邻接矩阵的所有值中
、、、、
我想从一个真实网络的现有图表中构建一个完整的图表。节点有一个属性weight。完整图应该保持现有边的相同属性，并将新边的weight设置为0。
适用于小图(在我的32 at内存实例中最多可达10K节点)，但是对于一个具有80K+节点和80M边的图形，我的脚本在g[V(g), V(g)] <- TRUE行的操作系统上是killed。
然后，我需要知道另一个解决方案是否可行。在下面的代码中，我用get.adjacency()将图转换为它的邻接矩阵，将1加到所有值，将它转换回带有graph.adjacency()的全图，从所有weights中减去1，然后将所有节点属性从原始图传递给新的全图。
浏览 1提问于2014-03-03得票数 0
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我在努力处理不同的张量类型和它们之间的运算。例如，一个基本的部门tf.divide(a, b)给了我以下错误：
TypeError: Failed to convert elements of SparseTensor(indices=Tensor("inputs_8_copy:0", shape=(None, 2), dtype=int64), values=Tensor("cond/Cast_1:0", shape=(None,), dtype=float64), dense_shape=Tensor("inputs_10_copy:0",
浏览 12提问于2022-03-15得票数 1
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cusparse<t>axpyi和cusparse<t>doti是CUDA稀疏矩阵库中的函数名。
部分解释<t>表示数据类型，axpyi、doti、roti都表示操作。然而，它并没有进一步解释“i”在这些名字中的含义。
FYI，cusparse<t>axpyi执行a * x + y (所以我猜'axpy‘的意思是'ax + y')。
cusparse<t>doti执行稀疏向量x和密集向量y__的点积。
cusparse<t>roti执行轮调(实际上我也不清楚它是如何工作的)。
浏览 3提问于2020-04-01得票数 0
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稠密线性代数的一般现实应用
用线性代数作为人与计算机之间的通用语言，可以方便地描述和有效地计算许多问题。通常情况下，尽管这些系统需要稀疏矩阵，而不是稠密矩阵的解。哪些常见的应用程序违背了这一规则？
我很好奇社区是否应该投入更多的时间来改进DLA包，比如LAPACK。谁在计算受限的应用程序中使用LAPACK？谁使用LAPACK来解决需要并行性的大型问题？
具体来说，什么是由于稠密线性代数能力不足而无法解决的问题。
浏览 14提问于2011-03-11得票数 3
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我想了解如何计算密集图与稀疏图的大O。“算法简明”说，对于稀疏图，O(E)是O(V)，对于稠密图，O(E)更接近O(V^2)。有人知道这是怎么推导出来的吗？
浏览 2提问于2012-02-21得票数 0
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我试图理解为什么Prim和Kruskal在处理稀疏和密集图时具有不同的时间复杂性。在使用了几个演示如何工作的applet之后，我仍然对图的密度如何影响算法感到有点困惑。我希望有人能给我一个正确的方向。
浏览 1提问于2010-01-06得票数 9
对于聚类，Mahout输入需要向量形式。矢量实现有两种类型。一个是稀疏向量，另一个是稠密向量。
两者有什么区别？
稀疏和密集的使用场景？
浏览 3提问于2013-07-28得票数 12
我用Armadillo来解决一些线性代数问题。它有稀疏矩阵的SpMat<float>和稠密矩阵的Mat<float>。
假设我有稀疏矩阵S_a和S_b，以及稠密矩阵D。我需要计算产生的S_a*S_b和S_a*D，结果在这两种情况下都会很密集。
我可以将稀疏矩阵转换为密集矩阵，然后再进行乘法，但这将是效率低下的(这些矩阵非常大)。有没有办法让Armadillo在不执行中间转换步骤的情况下将结果存储到稠密矩阵中？
浏览 4提问于2017-10-24得票数 0
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我在Python中有一个非常简单的脚本，但由于某种原因，在运行大量数据时会出现以下错误：
*** glibc detected *** python: double free or corruption (out): 0x00002af5a00cc010 ***
我习惯了C或C++中出现的这些错误，当一个人试图释放已经被释放的内存时。然而，根据我对Python的理解(尤其是我编写代码的方式)，我真的不明白为什么会发生这种情况。
以下是代码：
#!/usr/bin/python -tt
浏览 4提问于2013-02-16得票数 34
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我试图在Java中实现Fulkerson算法。到目前为止，我有一个有节点和边的图。节点包含一个ID字符串和一个边缘的adjacencyList。边包含容量和它导致的节点。
我正在尝试理解Wikipedia页面上的psudo代码以及如何实现它(我正在使用Java)。到目前为止，我的理解是：
首先，我将图中所有边的流设置为零。(表示流的好方法是什么？直接在我的图形的边缘作为变量？)
第二步是创建残差图，它是一个边具有剩余容量的网络:容量流(在“法线图”中对应的边)。然后使用这个残差图找到一个从源到接收器的路径，并在这条路径上找到最小容量。(这是事情变得非常棘手的地方，我是应该为残差图创建一
浏览 3提问于2013-05-20得票数 1
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我正在尝试在sparse matrix (class sp_mat)的上下文中使用armadillo的find operator。
它在完整矩阵的上下文中工作得很好；但在稀疏矩阵(以下示例中的d1)中工作。
mat A = randu<mat>(5,5);
mat B = randu<mat>(5,5);
uvec q2 = find(A != 0.5);
uvec q1 = find(d1 != -0.5); // d1 is a sparse matrix;
浏览 0提问于2015-02-04得票数 1
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我正在用Armadillo C++编写一个程序(4.400.1)
我有一个矩阵，它必须是稀疏和复杂的，我想要计算这种矩阵的逆。由于它是稀疏的，它可能是伪逆，但我可以保证矩阵有完全对角。
在Armadillo的API文档中，它提到了计算任何矩阵的逆的方法.i()，但是sp_cx_mat成员不包含这样的方法，而且inv()或pinv()函数显然不能处理sp_cx_mat类型。
sp_cx_mat Y;
/*Fill Y ensuring that the diagonal is full*/
sp_cx_mat Z = Y.i();
或
sp_cx_mat Z = inv(Y);
他们都不管用
浏览 3提问于2014-11-01得票数 3
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我在Oracle系统上工作，在任何表中都有两种类型的索引：
唯一索引(基于任何唯一键的搜索键)。
普通索引(对任何不是候选键或主键的搜索键进行索引)。
但现在我从一所大学的文献中了解到了两种新的索引：
主要指标
次级指标
一级指标和二级指标有何不同？它们是否分别与Oracle中的唯一索引和正常索引相同？
我还想知道以下两个指数：
稠密指数
稀疏指数
我们是否可以把密集和稀疏的指数视为一级和二级指数的类型？
浏览 0提问于2013-09-20得票数 3
有两个矩阵A和B，A和B的维数都是100000乘100000。矩阵B是对称矩阵。我想计算A_B_A。我只使用了朱莉娅代码
A*B*A
做那件事。但这需要很长时间。我只是想知道是否有更好的方法来做到这一点。
浏览 4提问于2022-02-22得票数 5
2回答
特征内并行化
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我正在用矩阵求逆技术编制一个数值模拟程序来求解一个N-方程组。我使用的是在特征3中实现的BiCGStab解算器。它工作得很好，但速度没有我预期的那么快，所以现在我试图通过OpenMP激活多线程，只需在GCC上编译带有"-fopenmp“标志的代码。然后，我通过"export OMP_NUM_THREADS=4；./app_name“来设置shell中的线程数。问题是只有一个核心运行在系统监视器中，计算时间相同，所以我想我遗漏了一些东西。
有什么想法吗？
我正在运行Linux 6 64位，GCC 4.4.
谢谢！！
浏览 7提问于2014-02-27得票数 0
我将稀疏矩阵存储在一个变量sparse_mat中
sparse_mat = sparse.coo_matrix((freq,(data_obs,data_feature)))
sparse_mat
<540x5550 sparse matrix of type '<type 'numpy.string_'>'
with 9068 stored elements in COOrdinate format>
现在我想访问这个稀疏矩阵的第一行
我在努力
sparse_mat[1:,]
但是它给出的错误是
TypeError: 'co
浏览 0提问于2014-01-15得票数 0
1回答
稀疏矩阵是大多数元素为零的矩阵。相反，如果大多数元素是非零的，那么矩阵就被认为是稠密的.当零值元素的个数除以元素总数大于0.5时，矩阵A将是稀疏的。
我使用内置函数issparse来检查矩阵的稀疏性，但是这个函数总是给出0。
如何修正这段代码？
A = [0 0 0; 0 1 0; 1 0 0]; % Matrix-A
S = issparse(A); % Checking Matrix-A is sparse
if S == 1
disp('Matrix-A is Sparse Matrix\n')
else
disp('Matrix-A is Den
浏览 1提问于2019-03-02得票数 0
我只想知道Nvidia或任何其他可信来源是否提供了使用cusparse库中的csrmm函数将稀疏矩阵与稠密矩阵相乘的示例。
提前谢谢你
浏览 0提问于2013-07-06得票数 4
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编辑:我的单词列表的大小比我写的大10-20倍。我只是忘了一个零。
EDIT2:我将查看SVDLIBC，并了解如何将矩阵缩减到其密集版本，这样也会有所帮助。
我已经生成了一个巨大的csv文件，作为我的pos标记和词干的输出。看起来是这样的：
word1, word2, word3, ..., word 150.000
person1 1 2 0 1
person2 0 0 1 0
...
person650
它包含每个人的单词计数。就这样，我得到了每个人的特征向量。
我想在这头野兽上运行
浏览 3提问于2010-05-12得票数 2
3回答
自然密集图的例子是什么？
、、、
图是非常有用的建模现实世界的现象和关系。
从广义上讲，图形数据结构和算法分为两类：
对稀疏图有用的图(例如、)
对于稠密图有用的(例如，)。
然而，在我所能想到的每一种情况下，真实世界的图都是稀疏的。例如：
Web网络形成稀疏图(每个站点链接到其他几个站点)
社交网络形成稀疏图(每个人都认识其他几个人)
电网形成稀疏图(大多数电路元件只影响附近的少数几个电路元件)
道路网络形成稀疏图(与其他几条道路的每一条道路连接)
(请注意，“很少”是与网站/人员/要素/道路/等等的总数相比较的)
然而，我从未为稠密图找到算法和数据结构的用例。
我记得遇到的每一张图都
浏览 0提问于2014-12-12得票数 6
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除了Dijkstra外，还有另外一种方法来计算近似完全图的最短路径吗？我有大约8,000个节点和大约1,800万个边缘。我已经浏览了线程，并决定使用Dijkstra。我用Perl编写了我的脚本，使用的是Boost：：。但结果和我预期的不一样。使用调用$ 10+ ->Dijkstra最短路径($start_node，$end_node)计算一条最短路径花费了大约几分钟的时间；
我知道有很多的边缘，这可能是背后的原因，缓慢的运行时间。我死在水里了吗？还有其他方法来加速这件事吗？
浏览 4提问于2009-09-12得票数 3
我想知道如何循环遍历Armadillo中的sp_umat (即SpMat<unsigned int>)的所有非零条目，并遇到了这个相关的问题( )。这篇文章建议使用const_iterator检索sp_mat中的非零位置和值。我们能否假设sp_mat的所有迭代器(以及其他相关类型的armadillo中的稀疏矩阵；在我的例子中是sp_umat )只支持只访问非零条目的迭代器？我无法从文档中解决这个问题。另一个相关的问题也浮现在脑海中:一般而言，Armadillo是否支持以其他方式访问稀疏矩阵中的任何其他地点？非常感谢您的帮助！
浏览 1提问于2017-03-17得票数 1
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在C++ (当然匹配的维数)中，我试图将稀疏矩阵乘以本征中的稠密矩阵。下面这些似乎不起作用。
这是一个MWE：
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Sparse>
using namespace Eigen;
int main()
{
SparseMatrix<double> s;
s.resize(3,3);
MatrixXf d(3,3);
MatrixXf d2(3,3);
// gives an err
浏览 1提问于2015-06-23得票数 2
我正在尝试计算一个scipy解析矩阵和一个numpy数组之间的点积。 首先，我使用了numpy矩阵，您可以在以下代码中看到： def power_iteration(matrix, n):
b_k = np.random.rand(matrix.shape[1])
for _ in range(n):
b_k = np.dot(matrix, b_k)
return b_k 这里的矩阵是一个numpy矩阵，没有错误发生。 如果将scipy稀疏矩阵作为参数传递，则会出现以下错误: ValueError:形状( 6762 ,6762)和(1,6762)
浏览 15提问于2019-04-21得票数 0
我试图使用tf.matmul()来执行稀疏矩阵乘法。
然而，与密集矩阵乘法相比，推理速度要慢得多。
根据tf.sparse_matmul()中的描述：
在一个平台上使用这个与密集矩阵相乘的盈亏平衡是稀疏矩阵中30%的零值。
因此，我用7/8的零值来构造稀疏矩阵。
这是我的代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
a = tf.Variable(np.arange(1000).reshape(250,4) ,dtype=tf.float32) #dense matrix
b = tf.Variable(np.
浏览 4提问于2017-07-01得票数 3
我已经从LIBSVM下载了一个数据集，并使用e1071函数read.matrix.csr读取它。这会将其作为SparseM matrix.csr对象加载。但现在我被卡住了，因为我不知道如何将这个对象转换为密集矩阵。
有没有一种简单的方法可以将SparseM matrix.csr对象转换为标准的R密集矩阵？
浏览 0提问于2017-06-01得票数 2
2回答
我已经看过来自的tf.sparse_to_dense的定义。
在函数的描述中，它被声明为Converts a sparse representation into a dense tensor.。
那么什么是稀疏表示呢？
张量是以某种压缩格式表示的，而不是多维数组吗？
浏览 6提问于2017-06-27得票数 1
我发现设置sparse=False的意思是用OneHotEncoder预处理我的数据。我做了：
ct = ColumnTransformer([
("scaling", StandardScaler(), sca_col), #sca_col containing 3 columns
("onehot", OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore'), ohe_col)]) #ohe_col containing 15 columns
然后我训练我的模特：
feat =
浏览 1提问于2021-03-11得票数 1
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有办法将稠密张量转化为稀疏张量吗？显然，Tensorflow的Estimator.fit不接受SparseTensors作为标签。我想将SparseTensors传递到tensorflow的Estimator.fit中的一个原因是能够使用tensorflow ctc_loss。下面是代码：
import dataset_utils
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import grid_rnn, learn, layers, framework
def grid_rnn_fn(featur
浏览 3提问于2018-01-11得票数 5
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3回答
稀疏图在C++中的实现与性能
、、、、
我目前正在研究C++中的一个有向图数据结构(这个项目没有Boost GL )。主要应用程序将识别连接的组件和接收器。图应该是稀疏的(E ~ 4V上边的上限)，并且所有图的权重都是均匀的。我正在尝试在邻接表、关联表或其他我还没有听说过的表示法之间做出决定(adj.矩阵不是稀疏性的选项bc )。瓶颈可能是整个空间和图初始化的速度:图将从潜在的巨大数组中初始化，使得数组中的每个元素最终都是具有指向其相邻元素之一的有向边的顶点。为了得到每个顶点的边，必须首先比较它的所有相邻元素。
我的问题是：(1)对于BFS遍历，哪个表示通常更快，也更快，(2)有什么算法(除了普通的BFS)可以找到连接的组件？我知道
浏览 2提问于2013-03-08得票数 8
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我在python中工作，用的是大小为n的稀疏矩阵A，我使用的是csr_matrix格式，我把矩阵包装成线性算子，这样我就可以使用slinalg包了。
我需要计算A^T*A积。然而，我无法设法找到适当的例程来实现这一点。我可以使用线性算子的matmat函数，但这要求我将矩阵转换为密集格式。
在python中(即使有不同的包)，我如何在不转换为密集矩阵的情况下，将两个稀疏矩阵相乘呢？我的矩阵很大，由于内存需求，转换会导致崩溃。
浏览 4提问于2020-08-16得票数 0
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用特征求解稀疏矩阵
、、、、
我正在写一个基于论文的基于约束的粒子系统。约束的雅可比C与系统中粒子的数目和约束的数目成比例。因为每个约束通常只有几个依赖于它的粒子，所以矩阵将非常稀疏。我认为使用本征中的稀疏矩阵来求解这个系统可能是有益的。根据，似乎有几种不同的方法来解决这些稀疏矩阵方程。我的问题是：
这些矩阵的大小是否首先需要使用稀疏矩阵？我需要存储Jacobian及其时间导数。每个矩阵都是一个Mx3N矩阵，其中M是约束的数目，N是粒子的数目。据推测，我的粒子系统的用户可以在合理的范围内添加任意数量的粒子。
是稠密矩阵上稀疏矩阵表示的论据，更多的是关于性能或内存消耗。稀疏矩阵能比稠密矩阵更快地求解吗?这取决于什么？
浏览 3提问于2016-02-24得票数 3
1回答
我是MPI和并行计算环境中的newby。我和有不同的稀疏矩阵，我试图用行划分将稀疏矩阵与密集向量相乘，其大小分别为N和Nx1。我将测试我的并行MPI程序的进程数为1,2,4,8,16。
我已经对这个算法做了一些研究，并从中找到了一个更好的解决方案和路线图。
算法是这样的；
首先，对每个进程进行整体稀疏矩阵逐行划分，并对密集向量进行划分.为了提高存储效率，还存储稀疏矩阵的非零元素。
在进行任何计算之前，将发送xj所需的向量元素发送到列j中有非零的远程进程。
计算并保存每一行的输出向量。
我不知道如何指定用于发送xj的远程进程。如果我指定，如何使用非阻塞发送和接收操作在这些进程
浏览 1提问于2019-05-10得票数 0
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图在C中的实现
、、
我想知道实现图形数据结构的最佳和最快的方法以及相关的算法。
Adjacency-List是由本书推荐的。。
但是当我想要找到两个顶点v1和v2之间的边时，我无法理解一个大图。
我必须遍历这个数组，它将是O(n)。
我的理解是正确的还是有更好的方法来完成这件事。
浏览 12提问于2011-03-30得票数 2
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我是新使用科学学习和我试图聚集的人，因为他们对电影感兴趣。我创建了一个稀疏矩阵，它有不同的列(每部电影一列)和行。对于给定的单元格，如果用户是否喜欢电影，则为0或1。
sparse_matrix = numpy.zeros(shape=(len(list_user), len(list_movie)))
for id in list_user:
index_id = list_user.index(id)
for movie in list_movie[index_id]:
if movie.isdigit():
index_movie
浏览 1提问于2016-04-19得票数 0
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python线性回归:稠密与稀疏
、、、、
我需要在稀疏矩阵上使用线性回归。我的结果一直很差，所以我决定在一个稀疏的非稀疏矩阵上测试它。数据取自。
我已经为一些列生成了最大归一化值。CSV文件在这里：
运行正常的线性回归很好。样本代码：
df = pd.read_csv("maxnorm_50_Startups.csv")
y = pd.DataFrame()
y = df['Profit']
x = pd.DataFrame()
x = df.drop('Profit', axis=1)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_spli
浏览 0提问于2021-07-04得票数 3
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假设我有Numpy数组p和一个稀疏矩阵q，这样
>>> p.shape
(10,)
>>> q.shape
(10,100)
我想做一个p和q的点乘积。当我尝试使用numpy时，我得到以下结果：
>>> np.dot(p,q)
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2883, in run_code
exec(co
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
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我想从滑雪板中得到Tfidfvectorizer对象的矩阵。这是我的代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
text = ["The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
"The dog.",
"The fox"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectorizer.fit_transform(text)
以下是我尝试并得到的错误：
vecto
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
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我很难理解Tensorflow张量和稀疏张量的含义和用法。
根据文件
张量
张量是一种典型的多维数组.例如，您可以将一小批图像表示为一个四维浮点数字数组，其中包含维度批处理、高度、宽度、通道。
稀疏张量
TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和形状。在Python中，为了便于使用，三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的索引、值和形状张量，则在传递到下面的操作之前，将它们包装在SparseTensor对象中。
我的理解是张量用于操作、输入和输出。稀疏张量只是张量(稠密？)的另一种表示。希望有人能进一步解释不同之处，以及他们的用例。
浏览 3提问于2017-12-05得票数 24
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我打电话给torch.sparse.sum()时遇到了一个问题。原代码如下：
class RGCN_Layer(nn.Module):
""" A Relation GCN module operated on documents graphs. """
def __init__(self, in_dim, mem_dim, num_layers, relation_cnt=8):
super().__init__()
self.layers = num_layers
self.d
浏览 4提问于2022-10-05得票数 0
为了简化，我有下面的测试代码：
from scipy.sparse import csr_matrix, dok_array, issparse
import numpy as np
from tqdm import tqdm
X = np.load('dense.npy')
# convert it to csr sparse matrix
#X = csr_matrix(X)
print(repr(X))
n = X.shape[0]
with tqdm(total=n*(n-1)//2) as pbar:
cooccur = dok_array((n, n)
浏览 2提问于2022-07-30得票数 3
1回答
我正在使用Python、numpy和scipy对我为文本分析创建的主题模型的输出进行一些层次聚类。
我将我的测试语料库应用于ldamodel，因此它成为一个词袋表示。然后我把它变成了一个矩阵。现在，我想使用scipy来创建一个矩阵的链接矩阵。但它给出了值错误:使用序列设置数组元素。我猜这是因为只有形状相同的数组才能聚集在一起。我的矩阵在列表中的列表之间有长度上的差异。我现在只是不知道如何解决这个问题。下面是代码的一小部分。我不知道这是否有帮助。我真的希望有人能帮我。
import numpy as np
X = np.array(corpus)
from matplotlib im
浏览 0提问于2017-01-13得票数 0
我有一个小数据集，像这样
_d=pd.DataFrame([
[1,2.0,'a','mango','2017-07-07',1],
[2,2.55,'b','apple','2017-08-07',0],
[3,5.7,np.nan,'bannan',np.nan,1],
[4,np.nan,'d','grpaes','2017-09-07',1],
[5,5.7
浏览 7提问于2022-06-06得票数 1
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