私は1列x行のSciPy csr_matrix（この場合ベクトル）を持っています。そこには浮動小数点値があります。これは、離散クラスラベル-1、0、1に変換する必要があります。これは浮動小数点値をこれらの3つのクラスラベルの1つにマップするしきい値関数で行う必要があります。 Iterating through a scipy.sparse vector (or matrix)に記載されているように
を初期化私はCOOフォーマットの3つの属性計算スクリプトを有する： data COO format data array of the matrix
row COO format row index array of the matrix
col COO format column index array of the matrix
を、私はcoo_matrixを初期化するために、これ
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from scipy.spatial import distance
X = CountVectorizer().fit_transform(docs)
X = TfidfTransformer(use_idf=False).fit_t
def get_column_normalized_matrix(A):
d=sp.csr_matrix.get_shape(A)[0]
Q=mat.zeros((d,d))
V=mat.zeros((1,d))
sp.csr_matrix.sum(A,axis=0,dtype='int',out=V)
for i in range(0,d):
def simrank_sparse(A,c,maxiter,eps=1e-4):
if not sp.issparse(A):
raise Exception("Input is not a sparse matrix ")
n=sp.csr_matrix.get_shape(A)[0]
Q=misc.get_column_normalized_ma