import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"rating_A":[-1,3,4,6,3,5],'rating_B':[-5,5,4,5,5,5]}, index=['A001','A002','A003','A004','A005','A006']) print(df) df1 = df[(np.abs(df) > 5).any(1)] print(df1)为什么报错

这段代码在运行时会报错，错误信息是 `NameError: name 'np' is not defined`。这是因为代码中使用了 `np`，但是没有导入 numpy 模块。

正确的代码应该是：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"rating_A":[-1,3,4,6,3,5],'rating_B':[-5,5,4,5,5,5]}, index=['A001','A002','A003','A004','A005','A006'])

print(df)

df1 = df[(np.abs(df) > 5).any(1)]

print(df1)

这个代码的作用是找出 DataFrame 中任意一列中绝对值大于 5 的行，并将其保存为一个新的 DataFrame。

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import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({"rating_A":[-1,3,4,6,3,5],'rating_B':[-5,5,4,5,5,5]}, index=['A001','A002','A003','A004','A005','A006']) print(df) df1=df[np.abs(df)>5].any(1) print(df1)为什么报错

这段代码缺少缩进，并且代码中的 `np.abs(df)` 会报错，因为 DataFrame 类型没有绝对值方法。下面是修改后的代码：

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({"rating_A":[-1,3,4,6,3,5],'rating_B':[-5,5,4,5,5,5]}, index=['A001','A002','A003','A004','A005','A006']) 

print(df) 

df1 = df[(np.abs(df) > 5).any(1)] 

print(df1)

这个代码的作用是找出 DataFrame 中任意一列中绝对值大于 5 的行，并将其保存为一个新的 DataFrame。

解释下列代码 import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) print('User-based CF RMSE: ' + str(rmse(user_prediction, test_data_matrix)))

这段代码是一个基于协同过滤的推荐系统，使用了用户相似度矩阵来预测用户对电影的评分。具体步骤如下：

1. 读取数据文件u.data，包括用户id、商品id、评分和时间戳，并将其转化为pandas的DataFrame格式。
2. 统计用户数量和电影数量，用于后续构建评分矩阵。
3. 将数据集分割成训练集和测试集，其中测试集占20%。
4. 基于训练集构建评分矩阵，将用户对电影的评分存储在train_data_matrix中。
5. 计算用户相似度矩阵，使用余弦相似度来度量用户之间的相似性。
6. 定义预测函数predict，用于预测用户对电影的评分，具体方法是基于用户相似度矩阵来进行加权平均。
7. 使用预测函数对训练集进行预测，将预测结果存储在user_prediction中。
8. 计算预测结果与测试集的均方根误差（RMSE），用于评估推荐系统的准确性。

总体来说，这段代码是一个基本的协同过滤推荐系统，使用了余弦相似度来度量用户之间的相似性，预测用户对电影的评分，并通过RMSE来评估预测的准确性。