[1] * inter_M_t.nnz
时间: 2024-04-27 10:22:02 浏览: 9
我理解你的问题是关于代码中的一行代码的含义。这行代码计算了一个矩阵的非零元素个数乘以一个变量 inter_M_t 的值。其中,乘号 * 是 Python 中的乘法运算符,inter_M_t 是一个变量名,表示一个矩阵。nnz 是 SciPy 中的一个方法,用于计算矩阵中非零元素的个数。因此,这行代码的含义是计算矩阵 inter_M_t 中非零元素的个数,并将其乘以变量 inter_M_t 的值。
相关问题
data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz)) # .nnz矩阵非零元素的数量 # {row,col,nnz} data_dict.update(dict(zip(zip(inter_M_t.row + self.n_users, inter_M_t.col), [1] * inter_M_t.nnz))) # 更新字典A A._update(data_dict) # norm adj matrix sumArr = (A > 0).sum(axis=1)是什么意思,解释每一句的含义
这段代码是用于构建一个稀疏矩阵的代码段。下面是每一句代码的含义:
1. `data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz))`
- 首先,代码将 `inter_M.row` 与 `inter_M.col + self.n_users` 按位置进行 zip 操作,生成一个新的元组列表。
- 然后,将新的元组列表与值全为 1 的列表按位置进行 zip 操作,生成一个字典,其中元组列表中的每个元组表示矩阵 `inter_M` 中的一个非零元素的行列坐标,值列表中的每个值都为 1。
- 最后,将生成的字典赋值给变量 `data_dict`。
2. `data_dict.update(dict(zip(zip(inter_M_t.row + self.n_users, inter_M_t.col), [1] * inter_M_t.nnz)))`
- 首先,代码将 `inter_M_t.row + self.n_users` 与 `inter_M_t.col` 按位置进行 zip 操作,生成一个新的元组列表。
- 然后,将新的元组列表与值全为 1 的列表按位置进行 zip 操作,生成一个字典,其中元组列表中的每个元组表示矩阵 `inter_M_t` 中的一个非零元素的行列坐标,值列表中的每个值都为 1。
- 最后,将生成的字典与变量 `data_dict` 进行合并,即将 `inter_M_t` 中的非零元素加入 `data_dict`。
3. `A._update(data_dict)`
- 将 `data_dict` 中的非零元素更新到稀疏矩阵 `A` 中。
4. `sumArr = (A > 0).sum(axis=1)`
- 首先,代码使用比较运算符 `>` 对稀疏矩阵 `A` 进行逐元素比较,生成一个元素类型为布尔值的稀疏矩阵。
- 然后,使用 `sum` 方法对每行元素进行求和,得到一个一维稀疏矩阵 `sumArr`,其中每个元素表示对应行中非零元素的个数。
etype += [0] * dataset['trust'].nnz
这行代码用于将 `dataset['trust'].nnz` 个 0 添加到 `etype` 列表的末尾。
首先,`dataset['trust'].nnz` 表示稀疏矩阵 `dataset['trust']` 中非零元素的数量。然后,使用 `[0] * dataset['trust'].nnz` 创建了一个长度为 `dataset['trust'].nnz` 的列表,其中每个元素都是 0。
接着,使用 `+=` 运算符将这个列表添加到 `etype` 列表的末尾。这样做是为了在 `etype` 列表中存储与社交网络关系的边对应的边类型,这里的边类型是 0,表示用户-用户之间的关系。
通过这行代码,我们将与社交网络关系对应的边类型添加到 `etype` 列表中。