파이썬 What's the fastest way in Python to calculate cosine similarity given sparse matrix data?
희소 행렬 목록이 주어지면 행렬의 각 열 (또는 행) 간의 코사인 유사성을 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 나는 n-choose-two 번 반복하지 않을 것입니다. 입력 행렬은 다음과 같습니다. A= [0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0] 희소 표현은 다음과 같습니다. A = 0, 1 0, 4 1, 2 1, 3 1, 4 2, 0 2, 1 2, 3 Python에서는 행렬 입력 형식으로 작업하는 것이 간단합니다. import numpy as np from sklearn.metrics import pairwise_distances from scipy.spatial.distance import cosine A = np.array( [[0, 1, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 1, ..
2021. 1. 13.
파이썬 Pandas를 사용하여 시간별 / 분별 시간 범위 만들기
date_range와 유사한 팬더에서 시간 범위를 생성하는 방법이 있습니까? 같은 것 : pandas.time_range("11:00", "21:30", freq="30min") 해결 방법 시간 범위는 독립형 인덱스 유형으로 존재하지 않습니다. 단일 날짜를 사용하여 생성 In [1]: pandas.date_range("11:00", "21:30", freq="30min") Out[1]: [2013-07-14 11:00:00, ..., 2013-07-14 21:30:00] Length: 22, Freq: 30T, Timezone: None 시간 개체 In [2]: pandas.date_range("11:00", "21:30", freq="30min").time Out[2]: array([datetime.t..
2021. 1. 13.