features.toarray()

这个命令通常用于将文本特征转换为稀疏矩阵的密集表示形式，以便进行机器学习等任务。具体来说，如果你使用了诸如 CountVectorizer 或 TfidfVectorizer 等文本特征提取器，那么得到的特征矩阵通常是一个稀疏矩阵，其中每行代表一个文本样本，每列代表一个单词或短语的计数或 TF-IDF 值。而通过调用 features.toarray()，你可以将这个稀疏矩阵转换为一个密集矩阵，其中每个元素都是实数值，表示相应单词或短语在该样本中的计数或 TF-IDF 值。这个操作通常用于传递特征矩阵到一些机器学习算法，如 SVM、决策树等，因为这些算法通常需要密集矩阵作为输入。

相关问题

features = features.toarray() features = MinMaxScaler().fit_transform(features) features = sp.csr_matrix(features)

这段代码主要是对特征矩阵进行了一些处理，具体来说：

1. `features.toarray()` 将稀疏矩阵转换为密集矩阵，即将矩阵中的非零元素存储在一个二维数组中，方便后续的处理。

2. `MinMaxScaler().fit_transform(features)` 对特征矩阵进行了归一化处理，将特征值缩放到 [0, 1] 的范围内，避免了特征值之间的差异过大对模型的影响。

3. `sp.csr_matrix(features)` 将密集矩阵转换为稀疏矩阵，即将矩阵中的非零元素存储在一个三元组 (data, indices, indptr) 中，节省了存储空间。

idx = np.array(idx_features_labels[:, 0], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt("{}{}.cites".format(path, data_name), dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) adj = adj.T + adj adj = adj.minimum(1) return features.toarray(), idx_map, adj.toarray(), labels

这段代码主要是读取数据文件并生成邻接矩阵。首先，读取数据文件中的 `idx_features_labels` 和 `cites` 两个文件，其中 `idx_features_labels` 中包含了节点的特征和标签，`cites` 中包含了节点之间的关系。然后，通过 `idx_map` 将节点的序号映射到矩阵中的行列索引，进而生成邻接矩阵 `adj`。最后，将邻接矩阵 `adj` 转置并通过 `minimum` 函数将其限制在0和1之间，最终返回节点特征、映射字典、邻接矩阵和标签。