张量补全代码python

张量补全通常是指使用矩阵分解等技术来填充缺失的数据，常见的方法包括SVD、NMF、Tucker等。下面是一个简单的使用SVD进行张量补全的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import svds

# 构造一个3D张量，其中有一些缺失的数据
tensor = np.random.rand(10, 10, 5)
mask = np.random.choice([0, 1], size=tensor.shape, p=[0.1, 0.9])
tensor_missing = tensor * mask

# 将3D张量转化为2D矩阵
matrix = tensor_missing.reshape(-1, tensor_missing.shape[-1])

# 对矩阵进行SVD分解
u, s, vt = svds(matrix, k=10)

# 使用SVD分解结果填充缺失的数据
tensor_completed = np.dot(u, np.dot(np.diag(s), vt)).reshape(tensor.shape)
tensor_final = np.where(mask, tensor_missing, tensor_completed)

在上述示例中，我们首先构造了一个形状为(10, 10, 5)的3D张量tensor，其中有10%的数据是缺失的。然后我们将其转化为一个形状为(500, 5)的矩阵，并对其进行SVD分解。最后使用SVD分解得到的矩阵近似填充了缺失的数据，得到了完整的3D张量tensor_final。