Fortran编写的气象行业SVD奇异值分析程序

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0 下载量 44 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 6KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源是一个用于气象行业的奇异值分解(SVD)分析程序,其源代码使用fortran语言编写。奇异值分解是一种重要的数学工具,广泛应用于数据分析领域,尤其在气象学领域中,SVD被用来分析和预测气象数据变化。" 知识点详细说明: 1. 奇异值分解(SVD): 奇异值分解是一种矩阵分解技术,属于线性代数中的一种基本算法。它将一个复杂的矩阵分解为三个简单矩阵的乘积,其中包含了原始矩阵的许多重要特征,如矩阵的秩、列空间、行空间等。在数学上,对于任意一个m×n的矩阵M,可以分解为: M = UΣV^T 其中,U是一个m×m的酉矩阵,Σ是一个m×n的对角矩阵,其对角线元素为非负实数,称为奇异值,V是一个n×n的酉矩阵,V^T表示V的转置矩阵。 SVD在图像处理、数据压缩、信号处理、统计学和许多其他领域都有广泛的应用。特别地,在气象学中,SVD可以用来揭示不同气象变量之间的相关性,以及预测天气变化趋势。 2. 气象学应用: 在气象学中,SVD常被用来分析和处理气象数据,例如分析不同地理位置的温度、气压等气象变量之间的关系,或者用于气候模式的预测和分析。通过SVD,研究者可以将多维气象数据降维到两个主要模态上,这样可以更加直观地识别和分析气候系统中的主要变化模式和周期性。 3. Fortran语言: Fortran语言(公式翻译语言)是最早的高级编程语言之一,主要用于数值、科学计算领域。Fortran以其高效的数值计算性能而著称,特别适合于矩阵运算、工程模拟等复杂计算。在气象学的数值模拟和数据分析领域,Fortran语言因其运行效率高、编译器优化好等优势而被广泛使用。 由于本资源是一个用Fortran编写的SVD程序,因此它可能包含Fortran语言的特征,如数组操作、循环控制结构、过程和函数等编程元素。对于从事气象数据分析的研究人员或工程师而言,熟练掌握Fortran语言将有助于他们有效地使用这一资源进行科研工作。 4. 资源文件格式: 根据提供的信息,压缩包中包含的文件为SVD.FOR,这表明资源文件是一个Fortran源代码文件。文件扩展名“.FOR”表明文件是用Fortran语言编写的源代码,这个文件可能是包含SVD算法实现的主要程序文件,也可能包含了数据输入、输出处理、子程序等模块。该文件需要使用Fortran编译器进行编译和运行,以便在计算机上执行气象数据分析任务。 总之,本资源是一个专注于气象数据分析的奇异值分解程序,通过Fortran语言实现,为气象学研究提供了一种强有力的数学工具和计算支持。

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd 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 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) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) 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)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

2023-06-08 上传