numpy 将若干个向量转换为一个矩阵

NumPy是一个强大的Python库，主要用于科学计算，特别是处理数组和矩阵。如果你有多个一维向量，并希望将它们组合成一个二维矩阵，NumPy提供了一个方便的功能叫做`numpy.column_stack()` 或者 `numpy.hstack()`。

`column_stack()`函数可以水平堆叠多个列向量成为一个矩阵，每个一维向量被视为一个独立的列。例如：

import numpy as np

vectors = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6]), np.array([7, 8, 9])]
matrix = np.column_stack(vectors)
print(matrix)

`hstack()`函数则适合于垂直堆叠（即行方向）多个一维向量或数组，形成一个矩形矩阵：

matrix = np.hstack((vectors[0], vectors[1], vectors[2]))
print(matrix)

这两种方法都可以根据需要创建出包含多个向量的矩阵，使得后续的数据处理变得更简单。

相关问题

python实现将neo4j的知识图谱利用TransH嵌入方法转换成嵌入向量

以下是基于 PyTorch 实现的 TransH 算法，可以将 Neo4j 的知识图谱转换成嵌入向量：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
from tqdm import tqdm
from py2neo import Graph

# 定义 TransH 模型
class TransH(nn.Module):
    def __init__(self, entity_num, relation_num, dim, margin=1.0):
        super(TransH, self).__init__()
        self.entity_num = entity_num
        self.relation_num = relation_num
        self.dim = dim
        self.margin = margin

        # 定义实体、关系、映射矩阵
        self.entity_embeddings = nn.Embedding(entity_num, dim)
        self.relation_embeddings = nn.Embedding(relation_num, dim)
        self.projection_matrix = nn.Embedding(relation_num, dim * dim)

    def forward(self, head, relation, tail):
        # 获取实体、关系、映射矩阵的向量表示
        head_emb = self.entity_embeddings(head)
        relation_emb = self.relation_embeddings(relation)
        tail_emb = self.entity_embeddings(tail)
        proj_mat = self.projection_matrix(relation)

        # 将向量表示转换成矩阵表示
        head_mat = head_emb.view(-1, 1, self.dim)
        tail_mat = tail_emb.view(-1, 1, self.dim)
        proj_mat = proj_mat.view(-1, self.dim, self.dim)

        # 计算 TransH 中的映射向量
        head_proj_mat = torch.matmul(head_mat, proj_mat)
        tail_proj_mat = torch.matmul(tail_mat, proj_mat)
        head_proj_vec = head_proj_mat.view(-1, self.dim)
        tail_proj_vec = tail_proj_mat.view(-1, self.dim)

        # 计算 TransH 中的距离函数
        dist = torch.norm(head_proj_vec + relation_emb - tail_proj_vec, p=2, dim=1)
        return dist

    # 定义 TransH 中的 margin loss
    def margin_loss(self, pos_dist, neg_dist):
        loss = torch.sum(torch.max(pos_dist - neg_dist + self.margin, torch.zeros_like(pos_dist)))
        return loss

# 定义训练函数
def train(model, train_data, optimizer, batch_size, margin):
    # 将数据集分成若干个 batch
    batch_num = (len(train_data) - 1) // batch_size + 1
    np.random.shuffle(train_data)
    total_loss = 0.0
    for i in tqdm(range(batch_num)):
        start_idx = i * batch_size
        end_idx = min((i + 1) * batch_size, len(train_data))
        batch_data = train_data[start_idx:end_idx]
        head = torch.LongTensor(batch_data[:, 0])
        relation = torch.LongTensor(batch_data[:, 1])
        tail = torch.LongTensor(batch_data[:, 2])
        neg_head = torch.LongTensor(batch_data[:, 3])
        neg_tail = torch.LongTensor(batch_data[:, 4])

        # 将数据转移到 GPU 上
        if torch.cuda.is_available():
            model.cuda()
            head = head.cuda()
            relation = relation.cuda()
            tail = tail.cuda()
            neg_head = neg_head.cuda()
            neg_tail = neg_tail.cuda()

        # 计算正样本和负样本的距离
        pos_dist = model(head, relation, tail)
        neg_dist = model(neg_head, relation, neg_tail)

        # 计算 margin loss 并进行反向传播
        loss = model.margin_loss(pos_dist, neg_dist)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.data.cpu().numpy()

    return total_loss / batch_num

# 定义 TransH 算法的训练过程
def transh_train(entity_list, relation_list, triple_list, dim, lr=0.001, margin=1.0, batch_size=1024, epoch=100):
    # 初始化模型和优化器
    entity2id = {entity: idx for idx, entity in enumerate(entity_list)}
    relation2id = {relation: idx for idx, relation in enumerate(relation_list)}
    model = TransH(len(entity2id), len(relation2id), dim, margin=margin)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

    # 将三元组转换成训练数据
    train_data = []
    for head, relation, tail in triple_list:
        if head not in entity2id or tail not in entity2id or relation not in relation2id:
            continue
        head_id = entity2id[head]
        tail_id = entity2id[tail]
        relation_id = relation2id[relation]
        train_data.append([head_id, relation_id, tail_id])

    # 开始训练
    for i in range(epoch):
        loss = train(model, train_data, optimizer, batch_size, margin)
        print("Epoch %d: loss=%.4f" % (i + 1, loss))

    # 返回实体的嵌入向量
    entity_embeddings = model.entity_embeddings.weight.data.cpu().numpy()
    return entity_embeddings

# 连接 Neo4j 数据库并查询数据
graph = Graph(host="localhost", http_port=7474, user="neo4j", password="password")
result = graph.run("MATCH (n)-[r]->(m) RETURN n.name, r.name, m.name").data()

# 提取实体、关系和三元组列表
entity_list = list(set([item['n.name'] for item in result] + [item['m.name'] for item in result]))
relation_list = list(set([item['r.name'] for item in result]))
triple_list = [[item['n.name'], item['r.name'], item['m.name']] for item in result]

# 使用 TransH 算法将知识图谱转换成嵌入向量
entity_embeddings = transh_train(entity_list, relation_list, triple_list, dim=50, lr=0.01, margin=1.0, batch_size=1024, epoch=100)

# 保存实体嵌入向量
np.savetxt("entity_embeddings.txt", entity_embeddings, delimiter=",")

其中，`TransH` 类定义了 TransH 模型，包括实体嵌入矩阵、关系嵌入矩阵和映射矩阵，并实现了前向传播和 margin loss 函数。`train` 函数定义了模型的训练过程，包括将数据集分成若干个 batch，计算正负样本的距离和 margin loss，并进行反向传播。`transh_train` 函数定义了 TransH 算法的训练过程，包括将三元组转换成训练数据，初始化模型和优化器，并开始训练。最后将实体嵌入矩阵保存到文件中。

你需要根据自己的数据集和需求，修改代码中的参数和超参数，例如嵌入维度、学习率、margin、batch_size 和 epoch 等。

在X_processed文件夹下有若干个名字以字母s开头的文件夹，每个文件夹中有15张不戴口罩的照片；在X_masked文件夹下有若干个名字以字母s开头的文件夹，每个文件夹中有15张戴口罩的照片，请用python语言写一段程序，读取两个文件夹的照片，并用支持向量机进行训练。训练集和测试集的比例为8：2；对每张照片，提取特征的语句形如：x_feature = ft.hog(x, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False)，其中x是照片。写出代码并解释之

下面是使用Python语言读取两个文件夹中的照片，并使用支持向量机进行训练的代码示例：

import os
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from skimage import feature

# 读取不戴口罩的照片
X_unmasked = []
y_unmasked = []
unmasked_folder = "X_processed"
for folder_name in os.listdir(unmasked_folder):
    if folder_name.startswith("s"):
        folder_path = os.path.join(unmasked_folder, folder_name)
        for file_name in os.listdir(folder_path):
            image_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            image = read_image(image_path)  # 自定义函数，读取照片并将其转换为合适的格式
            x_feature = feature.hog(image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10),
                                    cells_per_block=(1, 1), visualize=False)
            X_unmasked.append(x_feature)
            y_unmasked.append(0)  # 不戴口罩类别标签为0

# 读取戴口罩的照片
X_masked = []
y_masked = []
masked_folder = "X_masked"
for folder_name in os.listdir(masked_folder):
    if folder_name.startswith("s"):
        folder_path = os.path.join(masked_folder, folder_name)
        for file_name in os.listdir(folder_path):
            image_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            image = read_image(image_path)  # 自定义函数，读取照片并将其转换为合适的格式
            x_feature = feature.hog(image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10),
                                    cells_per_block=(1, 1), visualize=False)
            X_masked.append(x_feature)
            y_masked.append(1)  # 戴口罩类别标签为1

# 将特征和标签转换为NumPy数组
X = np.concatenate([X_unmasked, X_masked])
y = np.concatenate([y_unmasked, y_masked])

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并拟合支持向量机模型
svm_model = SVC()
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print("准确率:", accuracy)

上述代码首先通过循环遍历读取两个文件夹中的照片，并将其转换为特征向量 `x_feature`。在这个示例中，我们使用了 `skimage` 库的 `feature.hog` 函数来提取图像的HOG特征。然后，将特征向量 `x_feature` 添加到相应的列表 `X_unmasked` 或 `X_masked` 中，并为每个照片设置对应的类别标签。在这个示例中，不戴口罩的类别标签为0，戴口罩的类别标签为1。

接下来，将特征向量列表 `X_unmasked` 和 `X_masked` 以及类别标签列表 `y_unmasked` 和 `y_masked` 合并为一个大的特征矩阵 `X` 和一个对应的标签向量 `y`，用于后续的模型训练。

然后，使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为