将 scipy.sparse.csr.csr_matrix 转换为列表列表

converting scipy.sparse.csr.csr_matrix to a list of lists

我正在学习多标签分类并尝试通过 scikit 学习实现 tfidf 教程。 我正在处理一个文本语料库来计算它的 tf-idf 分数。 我正在为 purpose.Using CountVectorizer 和 TfidfTransformer 使用模块 sklearn.feature_extraction.text 我现在有我的语料库矢量化和每个词汇的 tfidf。 问题是我现在有一个稀疏矩阵,比如:

(0, 47) 0.104275891915
(0, 383)    0.084129133023
.
.
.
.
(4, 308)    0.0285015996586
(4, 199)    0.0285015996586

我想将这个 sparse.csr.csr_matrix 转换成列表的列表,这样我就可以从上面 csr_matrix 中去掉文档 ID 并得到 tfidf 和 vocabularyId 对

47:0.104275891915 383:0.084129133023
.
.
.
.
308:0.0285015996586 
199:0.0285015996586

有没有什么方法可以转换成列表的列表或我可以更改格式以获得 tfidf-vocabularyId 对的任何其他方法?

我不知道 tf-idf 期望什么,但我可以帮助解决稀疏问题。

制作一个稀疏矩阵:

In [526]: M=sparse.random(4,10,.1)
In [527]: M
Out[527]: 
<4x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
    with 4 stored elements in COOrdinate format>
In [528]: print(M)
  (3, 1)    0.281301619779
  (2, 6)    0.830780358032
  (1, 1)    0.242503399296
  (2, 2)    0.190933579917

现在将其转换为 coo 格式。这已经是这样了(我本可以给 random 一个格式参数)。在任何情况下,coo 格式的值都存储在 3 个数组中:

In [529]: Mc=M.tocoo()
In [530]: Mc.data
Out[530]: array([ 0.28130162,  0.83078036,  0.2425034 ,  0.19093358])
In [532]: Mc.row
Out[532]: array([3, 2, 1, 2], dtype=int32)
In [533]: Mc.col
Out[533]: array([1, 6, 1, 2], dtype=int32)

看起来你想忽略 Mc.row,并以某种方式加入其他人。

例如字典:

In [534]: {k:v for k,v in zip(Mc.col, Mc.data)}
Out[534]: {1: 0.24250339929583264, 2: 0.19093357991697379, 6: 0.83078035803205375}

或二维数组中的列:

In [535]: np.column_stack((Mc.col, Mc.data))
Out[535]: 
array([[ 1.        ,  0.28130162],
       [ 6.        ,  0.83078036],
       [ 1.        ,  0.2425034 ],
       [ 2.        ,  0.19093358]])

(还有 np.array((Mc.col, Mc.data)).T

或仅作为数组列表 [Mc.col, Mc.data],或 [Mc.col.tolist(), Mc.data.tolist()] 列表列表等

你能从那里拿走吗?

基于Scipy我建议使用这个方法:

ndarray = yourMatrix.toarray()
listOflist = ndarray.tolist()

为此,正确使用 scipy 稀疏矩阵类型至关重要 scipy.sparse。在这种情况下 scipy.sparse.lil_matrix 它是理想的,其“数据”属性存储 np.array 表示列值的列表。 下面是一个简短的脚本

arrays_of_list = matriz.tolil().data
list_of_list = arrays_of_list.tolist()