我正在尝试使用python计算许多3x3矩阵的特征向量。我的python代码是基于Mathematica的代码，它使用了Eigenvector[]函数。我尝试使用numpy和scipy中的eig()函数，大多数时候，在mathematica和python中计算的特征向量是相同的。然而，在python中计算的特征向量与在mathematica中计算的特征向量在符号上是相反的。 我已经
浏览 87提问于2019-06-20得票数 5
我试图对一个巨大的矩阵进行特征值分解，这个矩阵的大小超过788000 * 788000，用于医学图像分析。矩阵不是稀疏的，矩阵中的每个元素都有一个实值。例如，我想得到前20个特征向量对应于前20个最大特征值。
是否还有其他python
浏览 2提问于2021-04-22得票数 1
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我正在做一个识别电视频道的项目。我正在拍摄的频道吸吮，我试图避免背景，并采取样本从中心的标志。我认识4种不同的标识，下面是模板：
我的模板匹配算法是如何工作的：例如，如果一个信道的概率为0.85，阈值为0.9，第二个信道的概率为0.8，阈
浏览 6提问于2012-03-16得票数 3
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如果我有多个功能，但有些功能是分类的，有些不是，那么使用sklearn进行回归的正确方法是什么？ 我试着用“ColumnTransformer”，但我不确定我做得好不好： features = df[['grad', 'oblast', 'tip', 'neto/bruto', 'zauzetost', 's
浏览 38提问于2020-08-17得票数 1
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在Python中，我通过eig()计算了数据矩阵eig()的特征向量和特征值。我希望找到数据的前2位主组件 (U = u1 u2)。我知道前两个分量是对应于两个最大特征值的两个特征向量，但我不知道如何用手头的数据(特征值、特征向量和X)来计算这些信息。计算的特征向量和特征值：
Eigenvectors = [[-0.68065502 -0.72805308 -0.08153196
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
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提前道歉，Python不是我的强项。
对应于此矩阵的真实特征值的特征向量(由Python计算)似乎不是特征向量，而由Wolfram Alpha计算的特征向量似乎是有效的。(我的同事证实，在R中执行计算时，似乎也存在相同的病理情况，尽管我没有成绩单。)将相同的矩阵插入Wolfram Alpha生成真实特征值的特征向量(-0.0474067, -0.998724, 0.0174109)。结论: nump
浏览 3提问于2017-12-03得票数 0
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我正在使用python (scipy)来计算对称实数矩阵的特征值。我目前使用的是函数来计算特征值()。查看eigvalsh的源代码，您会发现python调用了一个fortran包。它还在文档中提到，在计算不收敛时将抛出错误。
我的问题是:收敛的标准是什么？我能(相对容易地)改变它吗？在我的特定应用程序中，我计算矩阵序列的特征值，我注意到几个特征值之间存在很强的相关性。我想
浏览 0提问于2015-03-10得票数 0
我知道决策树有基尼系数计算的feature_importance属性，它可以用来检查哪些特征更重要。但是，对于scikit-learn或Spark中的应用程序，它只接受数字属性，所以我必须将字符串属性转换为数字属性，然后对其进行one-hot编码器。当特征被放入决策树模型时，它是0-1编码的，而不是原始格式，我的问题是，如何解释原始属性的特征重要性？在尝试解释特性重要性时，我应该避免使用one-hot编码器吗？
谢谢。
浏览 2提问于2016-10-14得票数 11
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我想知道，如何提取音频(x.wav)信号，用MFCC进行特征提取？我知道使用MFCC提取音频特征的步骤。我想知道使用Django框架在Python中进行的详细编码
浏览 66提问于2019-01-12得票数 2
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我试图在没有Numpy的python中寻找特征值和特征向量，但是我不知道如何计算det(A-lemda*I)来寻找特征值。
浏览 2提问于2020-10-12得票数 0
任何二进制one-hot编码都只知道训练中看到的值，因此在拟合过程中没有遇到的特征将被静默忽略。对于实时来说，你在一秒钟内有数百万条记录，并且特征具有非常高的基数，你需要让你的hasher/mapper更新数据。我们如何对hasher进行增量更新(而不是在每次我们计算新的特征-值对时计算整个fit() )？解决这个问题的建议方法是什么？
浏览 1提问于2015-12-28得票数 3
我想知道是否有一种方法可以使用Shap值而不是像XGBoost的Python包那样使用GAIN来计算全局特征重要性。我的意思是，在Python的XGBoost中，有一个函数可以在全局级别计算Shap值，使每个特征的Shap值的平均值绝对值。
浏览 39提问于2019-02-12得票数 0
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我对python例程有一个疑问：
它说它计算k个特征向量和特征值，其k小于矩阵维数，但它能得到最小的k个特征值吗?还是这些特征值在谱中随机排列？
浏览 3提问于2020-04-16得票数 1
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我打算使用Graph Kernel来执行不同计算机程序之间的相似性度量。在计算机程序的编译过程中，它们被表示为某种形式的图形，如图中所示的控制流。我打算使用Graph内核，为此，我正在寻求帮助，了解如何使用包含特征向量(特定基本块的特征)的每个节点(基本块)对这些图形进行编码(格式化)，以便将它们提供给内核来计算预计算矩阵。
浏览 2提问于2013-09-18得票数 2
因此，我有一个包含1000个特征的原始数据集，称为df。n_components = 2)my_pca.components_.shape # (2, 1000)
我可以将component_的每个元素解释为原始特征对每个
浏览 1提问于2018-08-07得票数 1
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我在计算特征向量( OpenCV中的值)时遇到了困难。我在Python (SciPy)中也做了同样的工作，但是在移植代码时遇到了困难。Sb:[0.0530787037037037, 0.01657407407407407;对于以上值Sw，Sb，计算本征值，特征向量在SciPy (Python)中使用以下计算from scipy impor
浏览 9提问于2012-03-15得票数 0
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SciPy方法给出非直观结果
、、、、
我尝试用SciPy函数linalg.eigsh来计算矩阵的一些特征值和特征向量。然而，当我打印计算出的特征向量时，它们的维数与我想要计算的特征值数相同。它不应该给我实际的特征向量，它的维数与原始矩阵的维数相同吗？如果是这样的话，Python中是否还有其他函数可以计算出所需维数的几个特征向量(我不想要全谱)？
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
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