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  • Initializing a matrix as so seems to link the rows so that when one row changes, they all change:>>> grid = [[0]*5]*5>>> grid[[0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0...

    Initializing a matrix as so seems to link the rows so that when one row changes, they all change:

    >>> grid = [[0]*5]*5

    >>> grid

    [[0, 0, 0, 0, 0],

    [0, 0, 0, 0, 0],

    [0, 0, 0, 0, 0],

    [0, 0, 0, 0, 0],

    [0, 0, 0, 0, 0]]

    >>> grid[2][2] = 1

    >>> grid

    [[0, 0, 1, 0, 0],

    [0, 0, 1, 0, 0],

    [0, 0, 1, 0, 0],

    [0, 0, 1, 0, 0],

    [0, 0, 1, 0, 0]]

    How can I avoid this?

    解决方案grid = [[0]*5 for i in range(5)]

    Note: [int]*5 copies the int 5 times (but when you copy an int you just copy the value). [list]*5 copies the reference to the same list 5 times. (when you copy a list you copy the reference that points to the list in memory).

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  • 喜欢(doc1 , term1 ,12)(doc1, term 22, 2)..(docn,term1 , 10)该矩阵可以被视为稀疏矩阵,因为每个文档都包含很少的具有非值的项。我如何使用numpy从稀疏矩阵创建密集矩阵,因为我必须使用余弦相似度...

    我有一个Sqlite数据库,其中包含以下类型的架构:

    termcount(doc_num, term , count)

    该表包含术语及其在文档中的各自计数。

    喜欢

    (doc1 , term1 ,12)

    (doc1, term 22, 2)

    .

    .

    (docn,term1 , 10)

    该矩阵可以被视为稀疏矩阵,因为每个文档都包含很少的具有非零值的项。

    我如何使用numpy从稀疏矩阵创建密集矩阵,因为我必须使用余弦相似度来计算文档之间的相似度。

    这个密集的矩阵看起来像一个表格,第一列为docid,所有术语将列为第一行,其余单元格将包含计数。

    参考方案

    from scipy.sparse import csr_matrix

    A = csr_matrix([[1,0,2],[0,3,0]])

    >>>A

    <2x3 sparse matrix of type ''

    with 3 stored elements in Compressed Sparse Row format>

    >>> A.todense()

    matrix([[1, 0, 2],

    [0, 3, 0]])

    >>> A.toarray()

    array([[1, 0, 2],

    [0, 3, 0]])

    这是一个如何将稀疏矩阵转换为取自scipy的密集矩阵的示例

    Python GPU资源利用 - python

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    在Python中,我正在使用uuid4()方法创建唯一的字符集。但是我找不到将其限制为10或8个字符的方法。有什么办法吗?uuid4()ffc69c1b-9d87-4c19-8dac-c09ca857e3fc谢谢。 参考方案 尝试:x = uuid4() str(x)[:8] 输出:"ffc69c1b" Is there a way to…Python sqlite3数据库已锁定 - python

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  • python 生成0矩阵

    千次阅读 2017-01-17 22:32:20
    x = numpy.zeros((length, width)).astype('int64')
    x = numpy.zeros((length, width)).astype('int64')
    
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  • 前言:今天为大家带来的内容是,详解:python numpy矩阵的创建与数据类型!...使用python中的方法构造矩阵- 生成一维矩阵# 使用python自带的range()方法生成一个矩阵a = list(range(100))#ran...

    前言:

    今天为大家带来的内容是,详解:python numpy矩阵的创建与数据类型!(含案例方法)本文里面的案例和代码具有不错的参考意义,希望能够在此对各位有所帮助!喜欢的话不忘关注点赞加转发不迷路哦!!!

    一、 构造矩阵

    矩阵的构造可以有多种方法:

    1.使用python中的方法构造矩阵

    - 生成一维矩阵

    # 使用python自带的range()方法生成一个矩阵

    a = list(range(100))#range()产生从0-99的一个列表

    print(a)

    ffd1481a95ee4bf9a6fadb20751980bc

    - 生成二维及多维矩阵

    # 使用python自带的range()方法生成一个矩阵

    a = list([[1,2,3],

    [4,5,6],

    [7,8,9]])

    print(a)

    二.使用numpy中的方法来生成矩阵

    numpy类库中生成的矩阵的数据类型为numpy.ndarray,与python中的列表不同。

    (1)array()方法生成矩阵

    0ed248d7a33a4731bbea3f81e86c293a

    20895010232147e5b10c4e36ad1c372b

    array()方法可以将一个列表转换为对应维度相同的numpy矩阵。

    (2)生成随机矩阵方法rand()和randn()

    d9a83c147ade4343a64f1ce81130fa4b

    04416e722366423ca77b48ca586511dc

    (3)矩阵的加法与乘法,numpy矩阵中矩阵与数字相加或相乘,则数组中每一个元素都执行相加或相乘。

    2a87127e13cb4116906020eb53c1539d

    6f86f37796b0494d8aef937deb7e844f

    (4)零矩阵

    可以用numpy的zeros()方法生成元素值全为0的矩阵。

    ee053cc90e1b427aadf823a3948dd3b2

    77ddb565c28a4840b86939db655fb815

    (5)一矩阵

    同零矩阵一样,numpy中的ones()方法可以生产元素值全为一的矩阵

    import numpy as np

    data = np.ones(10)#生成一个一维的全零矩阵,矩阵的元素为十个

    print("data:",data)

    data1 = np.ones((3,4))#生成一个三行四列的全零矩阵

    print("data1:",data1)

    data2 = np.ones((3,4,3))

    print("data2:",data2)

    9ffb4f89a19a48799cfdc580312cbaf2

    (6)empty()方法

    python中也可以使用numpy.empty()方法来生产一些看似是0的数,语法和ones()方法一样

    84d0c116a7ce4dc2a56c8f28950d05b8

    c8ab5549d8ba422daa68e3f4ea912b1b

    就算是在编译器中显示的值为0,但其实际的值并不是0,只是一个很靠近0的数。

    #numpy入门

    import numpy as np

    data1 = np.empty((3,4))#生成一个三行四列的全零矩阵

    print("data1:\n",data1)

    print("1/data1:\n",1/data1)

    8f814c567f904af7aa2036e237350b03

    inf表示无穷大的意思,如若data1中数据的值为0的话,在运行的过程中解释器会出错。

    #注意:认为np.empty会返回全0数组的想法是不安全的。很多情况下(如前所示),它返回的都是一些未初始化的垃圾值

    (7)arange()方法

    类似于range()方法

    ae299511da7b4c19badcb38d7dc303b4

    当只有一个参数n时表示产生一个从[0–n)的不包含n的一个矩阵

    当有两个参数m,n时表示产生一个从[m,n)的不包含n的一个矩阵

    当含有三个参数m,n,l时,表示从m开始,每次已l为步长,产生一个矩阵,最大值不超过n

    3a909f95b1554b18b94c51231a29ab08

    (8)reshape()方法,重新生成矩阵的维度大小

    592790a3b95d4d3c8c0a477da3a23f3e

    6545bf7276074264a30c4419bba6c49f

    上例中,将一个一维的十元素矩阵转换成一个两行五列的矩阵。

    注意:使用reshape()方法从一维转多维时,一维矩阵的元素个数必须与多维矩阵的相同,也即是上例中的10=2*5,如若不相等的话解释器或出现错误。

    (9)一些与矩阵的大小有关的值

    7c936ef240e84d32a17727f7999b16f0

    c52c83c9317a480695c0cc3c946b5d97

    以上就是本文的全部内容!!!

    9362e4676ece4fe3b9324d69a21521dc

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