rating_norm,rating_mean=normalizeRatings(rating,record) rating_norm = np.nan_to_num(rating_norm) rating_mean = np.nan_to_num(rating_mean)

这段代码的作用是处理标准化后的评分数据中可能存在的NaN值，将它们替换为0。

首先，它调用之前定义的"normalizeRatings()"函数，获取标准化后的评分数据"rating_norm"和"rating_mean"。

然后，它使用np.nan_to_num()函数将"rating_norm"和"rating_mean"中的NaN值替换为0，得到处理后的标准化评分数据。这里使用np.nan_to_num()函数是为了处理在标准化过程中可能出现的除以0的情况，将结果为NaN的元素替换为0。

最终，它将处理后的标准化评分数据赋值给"rating_norm"和"rating_mean"变量，以便在后续的模型训练过程中使用。

相关问题

def normalizeRatings(rating, record): #获取书籍的数量m和用户的数量n m,n = rating.shape #rating_mean-书籍平均分 rating_norm-标准化后的书籍得分 rating_mean = np.zeros((m,1)) rating_norm = np.zeros((m,n)) for i in range(m): idx = record[i,:]!=0 rating_mean[i] = np.mean(rating[i,idx]) rating_norm[i,idx] -= rating_mean[i] return rating_norm, rating_mean

这段代码的作用是标准化评分数据，以便在后续的模型训练过程中使用。

首先，它获取评分矩阵"rating"的大小，其中m表示书籍的数量，n表示用户的数量。

然后，它创建两个大小分别为(m,1)和(m,n)的全零矩阵"rating_mean"和"rating_norm"。其中"rating_mean"用于存储每个书籍的平均评分值，"rating_norm"用于存储标准化后的评分值。

接下来，它使用一个for循环遍历所有书籍，对于每个书籍，它首先使用">0"运算符获取该书籍被评分的用户id，然后使用np.mean()函数计算该书籍的平均评分值，并将其存储在"rating_mean"矩阵中。

最后，它使用"-="运算符将该书籍被评分的用户对应的评分值减去该书籍的平均评分值，得到标准化后的评分值，并将其存储在"rating_norm"矩阵中。

这段代码的结果是，我们得到了两个矩阵"rating_mean"和"rating_norm"，它们分别表示每个书籍的平均评分值和标准化后的评分值。这些评分数据可以用于训练推荐模型，以便为用户推荐他们可能感兴趣的书籍。

_ = np.linalg.norm(x1)求F范数

如果 `x1` 是一个向量，那么根据定义，F范数就是 `x1` 的模长（即L2范数），可以使用NumPy中的 `linalg.norm` 函数来计算，代码如下：

import numpy as np

x1 = np.array([1, 2, 3, 4])
f_norm = np.linalg.norm(x1)
print(f_norm)

输出结果为：

5.477225575051661

如果 `x1` 是一个矩阵，那么F范数定义为矩阵所有元素的平方和的平方根，可以使用 `linalg.norm` 函数的 `ord` 参数来进行指定。当 `ord` 参数为 `None` 或默认时，计算的是矩阵的弗罗贝尼乌斯范数（即F范数），代码如下：

import numpy as np

x1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
f_norm = np.linalg.norm(x1)
print(f_norm)

输出结果为：

5.477225575051661