import numpy as np h0 = np.array([1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)]) print(h0.shape)

时间: 2024-04-11 17:31:38 浏览: 88
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对numpy中shape的深入理解

根据给出的代码，首先需要导入`numpy`库。然后，创建一个名为`h0`的Numpy数组，其中包含两个元素，每个元素的值都是1除以√2的结果。 接下来，执行`print(h0.shape)`将输出`h0`的形状信息。根据之前的代码解析，`h0`是一个包含两个元素的一维数组。因此，执行`print(h0.shape)`将输出`(2,)`，表示`h0`的形状为`(2,)`。其中，`(2,)`表示数组有2个元素，没有其他维度。
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numpy 基础代码

python 中 numpy 基础代码,

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math data = np.load('dataset_em.npy') mu0 = np.array([np.mean(data) - 1, np.mean(data) + 1]) sg0 = np.array([1.0, 1.0]) w0 = [0.5, 0.5] ary_mu = [mu0] ary_sg = [sg0] ary_w = [w0] x = np.arange(-10, 15, 0.1) def pdf_gauss(x, mu, sg): c = 1 / np.sqrt(2 * np.pi) p = c / sg * np.exp(-0.5 * ((x - mu) / sg) ** 2) return p def gauss_mix_pdf(w, x, mu, sg): p = w[0] * pdf_gauss(x, mu[0], sg[0]) + w[1] * pdf_gauss(x, mu[1], sg[1]) return p for j in range(0, 100): mu = ary_mu[j] sg = ary_sg[j] w = ary_w[j] gama = [] for i in (0, 1): b = w[i] * pdf_gauss(data, mu[i], sg[i]) c = gauss_mix_pdf(w, data, mu, sg) gama.append(b / c) gama_sum0 = np.sum(gama[0]) gama_sum1 = np.sum(gama[1]) new_mu = [np.sum(data * gama[0]) / gama_sum0, np.sum(data * gama[1]) / gama_sum1] new_sg = [np.sqrt(np.sum(gama[0] * np.power(data - new_mu[0], 2)) / gama_sum0), np.sqrt(np.sum(gama[1] * np.power(data - new_mu[1], 2)) / gama_sum1)] # 第二个数太大了 new_w = [gama_sum0 / data.shape[0], gama_sum1 / data.shape[0]] ary_mu.extend([new_mu]) ary_sg.extend([new_sg]) ary_w.extend([new_w]) del gama y = gauss_mix_pdf(ary_w[100], x, ary_mu[100], ary_sg[100]) plt.figure() plt.hist(data, bins=100, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7, density=True) plt.plot(x, y) plt.show() 请逐句详细解释这段代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math 导入所需要的库。 python data = np.load('dataset_em.npy') 从文件中加载数据。 python mu0 = np.array([np.mean(data) - 1, np....

请以import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool #读取数据 path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df #选择文件 df = readcity(path4) df.head() city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])为开头补充完成一个模拟退火求解tsp问题的代码，我发给你的代码是用于获取输入数据并将其转化成坐标的

return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) # 计算路径长度 def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos...

import pandas as pd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl data_train = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据train.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_train = data_train.drop(['日期'], axis=1) data_train = data_train.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets = data_train.values labels = data_train.columns.values data_train_result = np.array(data_train.iloc[:, [-1]]) train_result = data_train_result print(datasets) print(labels) data_test = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据test.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_test_features = data_test.drop(['日期'], axis=1) data_test_features = data_test_features.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets_test = data_test_features.values data_test_result = np.array(data_test.iloc[:, [-1]]) test_result = data_test_result print(datasets_test) print(test_result) distance = np.array([len(datasets), len(datasets_test)]) for i in range(len(datasets)): for j in range(len(datasets_test)): su = 0 for m in range(0, 1, 2): n = (datasets[i][m]-datasets_test[j][m]) ** 2 su = su + n distance[i][j] = math.sqrt(su) print(distance)请问这段代码报错TypeError: 'numpy.int32' object does not support item assignment是为什么，该怎么解决

这是因为 distance 数组是使用 np.array() 定义的，而其默认的数据类型是 int32，而你在后面做了 item assignment，即对数组中的某个元素进行赋值操作，这种操作需要使用可变的数据类型，而 int32 不支持可变操作。...

import pandas as pd import numpy as np import os import datetime import statsmodels.api as sm import scipy as sp import math import chardet def TS_SUM(series, number): number = int(number) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift return series def ExpoDecay(array,halflife,number,): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) return sum(array*DecayWGT)/sum(DecayWGT) def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = pd.Series(series) for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print('正在计算DASTD') l=len(series) loop=range(0,l) loop=pd.Series(loop) result=[1]*l for k in loop: if k<number-1: result[k]=np.nan else: sub_square=square.iloc[k-number+1:k+1] result[k]=math.sqrt(np.average(sub_square,weights=DecayWGT)) return result #计算波动因子（DASTD） def DASTD(data): data=pd.DataFrame(data) data['DASTD']=data.groupby('code')['ret_td'].transform(lambda x: TS_wgdStd(x,250,halflife=40)) print(data['DASTD']) print('done') DASTD=data['DASTD'] return DASTD total=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\所有数据.csv") pingan=total[total['code']=='000001.SZ'] pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40) print(pingan)

2. ExpoDecay(array, halflife, number): 用于计算指数衰减加权均值，其中array表示输入的数组，halflife表示衰减半衰期，number表示计算的个数。 3. TS_AVERAGE(series, number): 用于计算时间序列的移动...

import numpy as np def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omaga = 1 / (1 + exp) return omaga def dtw_mahalanobis(s1, s2): s1, s2 = np.array(s1), np.array(s2) n1, n2 = len(s1), len(s2) d = np.zeros((n1 + 1, n2 + 1)) d[1:, 0] = np.inf d[0, 1:] = np.inf # 计算样本的协方差矩阵 X = np.vstack([s1, s2]) S = np.cov(X.T) S_inv = np.linalg.inv(S) for i in range(1, n1 + 1): for j in range(1, n2 + 1): cost = mahalanobis(s1[i - 1], s2[j - 1], S_inv) d[i, j] = cost + min(d[i - 1, j], d[i, j - 1], d[i - 1, j - 1]) return d[n1, n2] def mahalanobis(x, y, S_inv): diff = x - y return np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, S_inv), diff.T)) s1=[[7,9,11,12,8],[6,8,9,11,13],[7,10,13,10,7]] s2 = [[7,8,11,10,9],[9,8,7,14,13],[8,10,8,10,9]] s3 = [[7,9,15,14,9],[9,8,8,14,3],[8,11,8,15,9]] result1 = dtw_mahalanobis(s1, s2) result2 = dtw_mahalanobis(s1, s3) print(result1) print(result2)

在该函数中，我们首先使用np.cov函数计算两个时间序列的协方差矩阵S，然后使用np.linalg.inv函数计算其逆矩阵S_inv。接下来，我们使用mahalanobis函数计算s1和s2中每个点之间的马氏距离。最后，我们使用标准的DTW...

将下列代码转成JAVAimport numpy as np from scipy.spatial import KDTree # 已知数据点的坐标和数值 points = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 1]]) values = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 创建 KD 树 kdtree = KDTree(points) # 定义未知位置的坐标 x = 0.5 y = 0.5 z = 0.5 # 寻找最近的四个点 distances, indices = kdtree.query([x, y, z], k=4) # 获取最近的四个点的坐标和数值 nearest_points = points[indices] nearest_values = values[indices] # 进行插值计算 result = np.average(nearest_values, weights=1 / distances) print("插值结果:", result)

double[][] points = {{0, 0, 0}, {1, 0, 0}, {0, 1, 0}, {0, 0, 1}, {1, 1, 0}, {1, 0, 1}, {0, 1, 1}, {1, 1, 1}}; double[] values = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}; // 定义未知位置的坐标 double x = 0.5; ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot = (x, y_sig, color[i] + '-') ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.show() plt.grid(True) size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()修改一下代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df df = readcity(path4) city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1]) city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1) def distance(city1, city2): return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1]) length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1]) return length def initial_solution(): unvisited_cities = list(range(1, len(city)+1)) current_city = random.choice(unvisited_cities) solution = [current_city] unvisited_cities.remove(current_city) while unvisited_cities: next_city = min(unvisited_cities, key=lambda city: distance(city_pos[current_city-1], city_pos[city-1])) unvisited_cities.remove(next_city) solution.append(next_city) current_city = next_city return solution def two_opt_swap(path, i, k): new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:] return new_path 请以上述代码为开头，输出一段以模拟退火算法解决tsp问题的代码，输入为.tsp文件，要求实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解、输出初始解和解值、最优解和解值、迭代次数和迭代过程的功能

return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1]) ...

def erf_02(x): a = 0.140012 # 8 * (math.pi - 3) / (3 * math.pi * (4 - math.pi)) if x >= 0: sgn = 1 else: sgn = -1 x2 = math.pow(x, 2) res = sgn * math.sqrt(1 - math.exp(- x2 * (4 / math.pi + a * x2) / (1 + a * x2))) return res报错：if x >= 0: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

这个错误是因为输入的 x 是一个... res = sgn * np.sqrt(1 - np.exp(- x2 * (4 / math.pi + a * x2) / (1 + a * x2))) return res 这样，如果输入的 x 是一个数组，函数会对整个数组进行判断并返回对应的结果。

import operator from math import sqrt import numpy as np import pandas as pd from random import sample df = pd.DataFrame(pd.read_csv("4.0.csv", names=['密度', '含糖率'], header=None, encoding="ansi")) # 读取csv文件 data_array = np.array(df) # 先将dataframe转换为数组 data_list = data_array.tolist() # 其次转换为列表 # print(data_list) def number(D): number = 0 for _ in D: number += 1 return number def dis_ed(list1, list2): dis__ed = sqrt((list1[0] - list2[1]) ** 2 + (list1[0] - list2[1]) ** 2) return dis__ed def dis_md(list1, list2): dis__md = abs(list1[0] - list2[1]) + abs(list1[0] + list2[1]) return dis__md def k_means(D, k): D_initial = sample(D, k) while True: cluster = [[D_initial[0]], [D_initial[1]], D_initial[2]] for j in range(0, number(D)): distance = [] for i in range(0, k): dis__ed = dis_ed(D[j], D_initial[i]) distance.append(dis__ed) min_dis = min(distance) min_index = distance.index(min_dis) cluster[min_index].append(D[j]) flag = True # 用于判断是否结束循环 D_new = [] for i in range(0, k): cluster_array = np.array(cluster[i]) cluster_avg=np.mean(cluster_array, axis=0) D_new.append(cluster_avg[0]) if (D_new[i] != D_initial[i]).all(): D_initial[i] = D_new[i] flag=False return cluster print(k_means(data_list, 3))

这段代码是在Python中导入了一些模块：operator模块、math模块中的sqrt函数、numpy模块中的np对象、pandas模块中的pd对象，以及random模块中的sample函数。然后使用pandas模块读取了名为“4.0.csv”的文件，并将文件...

解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd 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) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number 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 item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 ：", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_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)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))

1. 读取 u.data 数据集文件，用 pandas 库将其转换成 DataFrame 格式，并输出该数据集； 2. 计算该数据集中有多少个用户和多少个物品； 3. 将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占 80%； 4. 构建训练集和测试集的...

如果A = np.array([7,90]) B = np.array([-20,60]) O = np.array([50,50]) r = 20，输出多少

import numpy as np import math def parallel_tangent_vector(A, B, O, r): if np.linalg.norm(A - O) print("点 A 在圆内") return None OB = B - O u = OB / math.sqrt(OB[0] ** 2 + OB[1] ** 2) # 计算...

import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_...

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)))

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. ...

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender #import the SVDRecommender class from our custom package # Load and preprocess data ...
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