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在生成 TF-IDF 模块时,我刚刚遇到了这个矩阵向量计算。
A % b = C
[[1,2], [3,4]] % [1/2, 1/3] = [[1/2, 2/3], [3/2, 4/3]]
这里 A
是 Document x Words
的矩阵,其中 A_ij
是单词 i
的词频计数> 在文档j
中。而b
向量是预先计算出每个单词的IDF值,例如如果在7个不同的文档中使用单词j
,则b_j
为1/7 。
人们如何称呼这种按列乘法?现有的库是否支持此操作? (Python)
scipy
中使用 csr_matrix
来保存矩阵。A*b
操作,但几分钟内没有完成。 最佳答案
使用NumPy为了它。
这是逐元素乘法:
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([1/2, 1/3])
print(A * b)
输出:
[[ 0.5 0.66666667]
[ 1.5 1.33333333]]
如果是 csr_matrix:
from scipy.sparse import csr_matrix
x1 = csr_matrix([[1, 2], [3, 4]])
x2 = csr_matrix([1/2, 1/3])
print(x1.multiply(x2).todense())
输出:
[[ 0.5 0.66666667]
[ 1.5 1.33333333]]
关于python - Python 中的通用矩阵计算,TF-IDF,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33490454/
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