Python将字典转成scipy sparse matrix求方法
我的数据是从数据库里读出来的,已经是稀疏矩阵了-(doc_a,doc_b,count)
如下:
doc_term_dict={('d1','t1'):12, ('d2','t3'):10, ('d3','t2'):5}
<type 'dict'>
我用scikit-learn包做聚类,聚类接入的数据格式是 scipy.sparse.csr.csr_matrix
如下:
(0, 2164) 0.245793088885
(0, 2076) 0.205702177467
(0, 2037) 0.193810934784
(0, 2005) 0.14547028437
(0, 1953) 0.153720023365
...
<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
求助如何转换呢?我看着半天都是吧普通dict转成scipy sparse matrix的,没找到如何把一个已经是sparse dict转成scipy sparse matrix?
我搞懂了正确转换方法,比较简单
1.先将dict转换成COO matrix,再转换成CSR matrix
A[row[k], column[k] = data[k]]
# 创建 COO-matrix
coo = coo_matrix((data,(row,col)))
# Scipy 转换 COO 到 CSR format
return csr_matrix(coo)
代码
from scipy.sparse import csr_matrix, coo_matrix
def convert(term_dict):
''' Convert a dictionary with elements of form ('d1', 't1'): 12 to a CSR type matrix.
The element ('d1', 't1'): 12 becomes entry (0, 0) = 12.
* Conversion from 1-indexed to 0-indexed.
* d is row
* t is column.
'''
# Create the appropriate format for the COO format.
data = []
row = []
col = []
for k, v in term_dict.items():
r = int(k[0][1:])
c = int(k[1][1:])
data.append(v)
row.append(r-1)
col.append(c-1)
# Create the COO-matrix
coo = coo_matrix((data,(row,col)))
# Let Scipy convert COO to CSR format and return
return csr_matrix(coo)
if __name__=='__main__':
doc_term_dict = { ('d1','t1'): 12, \
('d2','t3'): 10, \
('d3','t2'): 5 \
}
print(convert(doc_term_dict))
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