indices = drug_graph.nonzero() AttributeError: 'SparseMatrix' object has no attribute 'nonzero'
时间: 2023-09-20 21:05:05 浏览: 57
这个错误是因为 `SparseMatrix` 对象没有 `nonzero` 属性。如果你想要获取稀疏矩阵中非零元素的位置,可以使用 `nonzero()` 方法,而不是属性。例如:
```
row_indices, col_indices = drug_graph.nonzero()
```
这将返回稀疏矩阵中所有非零元素的行索引和列索引,分别存储在 `row_indices` 和 `col_indices` 中。
相关问题
attributeerror: 'sparsematrix' object has no attribute 'tolist'
这错误通常出现在使用稀疏矩阵时,因为稀疏矩阵对象没有 `tolist()` 方法。如果您想将稀疏矩阵转换成列表形式,可以使用 `toarray()` 方法将其转换为密集矩阵,然后再使用 `tolist()` 方法将其转换为列表。例如:
```
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# 创建一个稀疏矩阵
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
row_indices = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2])
col_indices = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1])
sparse_matrix = csr_matrix((data, (row_indices, col_indices)), shape=(3, 2))
# 将稀疏矩阵转换为列表
dense_matrix = sparse_matrix.toarray()
matrix_list = dense_matrix.tolist()
```
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题?怎么修改?
在代码中,预处理部分中使用了未定义的变量 `train_datas` 和 `test_datas`,应该将其改为 `X_train` 和 `X_test`。
另外,在调用 `CoReg` 模型时,传入的参数名 `test_datas` 应该改为 `unlabeled_X`,因为在之前的代码中,`X_unlabeled` 被赋值给了 `unlabeled_X`。
最后,在计算预测结果时,应该将 `test_X` 改为 `X_test`。
修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg
from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error
pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行
data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx')
X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵
y = data['label'] # 标签列
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0)
# 划分带标签数据集
labeled_size = 0.3
n_labeled = int(labeled_size * len(X_train))
indices = np.arange(len(X_train))
unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled])
X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices]
y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices]
X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
# 数据预处理
pre_transform=preprocessing.StandardScaler()
pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test]))
X_train = pre_transform.transform(X_train)
X_test = pre_transform.transform(X_test)
# 构建和训练模型
model = CoReg()
model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled)
pred_y = model.predict(X=X_test)
# 计算性能指标
performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)
```