Разреженная матрица: ValueError: тип матрицы должен быть «f», «d», «F» или «D».

Я хочу сделать SVD на разреженной матрице, используя scipy:

from svd import compute_svd
print("The size of raw matrix: "+str(len(raw_matrix))+" * "+str(len(raw_matrix[0])))

from scipy.sparse import dok_matrix
dok = dok_matrix(raw_matrix)

matrix = compute_svd( dok )

Функция calculate_svd — это мой настроенный модуль, подобный этому:

def compute_svd( matrix ):
    from scipy.sparse import linalg
    from scipy import dot, mat
    # e.g., matrix = [[2,1,0,0], [4,3,0,0]]
#    matrix = mat( matrix );
#    print "Original matrix:"
#    print matrix
    U, s, V = linalg.svds( matrix )
    print "U:"
    print U
    print "sigma:"
    print s
    print "VT:"
    print V
    dimensions = 1
    rows,cols = matrix.shape
    #Dimension reduction, build SIGMA'
    for index in xrange(dimensions, rows):
        s[index]=0
    print "reduced sigma:"
    print s
    #Reconstruct MATRIX'
#    from scipy import dot
    reconstructedMatrix= dot(dot(U,linalg.diagsvd(s,len(matrix),len(V))),V)
    #Print transform
    print "reconstructed:"
    print reconstructedMatrix

    return reconstructedMatrix

Я получаю исключение:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\workspace\PyQuEST\src\Practice\baseline_lsi.py", line 96, in <module>
    matrix = compute_svd( dok )
  File "D:\workspace\PyQuEST\src\Practice\svd.py", line 13, in compute_svd
    U, s, V = linalg.svds( matrix )
  File "D:\Program\Python26\lib\site-packages\scipy\sparse\linalg\eigen\arpack\arpack.py", line 1596, in svds
    eigvals, eigvec = eigensolver(XH_X, k=k, tol=tol ** 2)
  File "D:\Program\Python26\lib\site-packages\scipy\sparse\linalg\eigen\arpack\arpack.py", line 1541, in eigsh
    ncv, v0, maxiter, which, tol)
  File "D:\Program\Python26\lib\site-packages\scipy\sparse\linalg\eigen\arpack\arpack.py", line 519, in __init__
    ncv, v0, maxiter, which, tol)
  File "D:\Program\Python26\lib\site-packages\scipy\sparse\linalg\eigen\arpack\arpack.py", line 326, in __init__
    raise ValueError("matrix type must be 'f', 'd', 'F', or 'D'")
ValueError: matrix type must be 'f', 'd', 'F', or 'D'

Это мой первый раз, чтобы сделать это. Как мне это исправить? Есть идеи? Спасибо!


scipy matrix sparse-matrix
person Munichong    schedule 27.12.2011    source источник

Ответы (3)


arrow_upward
10
arrow_downward

Добавляя к ответу Anycorn, да, вам нужно повысить свою матрицу, чтобы она плавала или удваивалась. Это можно сделать с помощью функции: asfptype() из scipy.sparse.coo_matrix

Добавьте эту строку, чтобы преобразовать ее перед вызовом linalg.svds:

matrix = matrix.asfptype()
U, s, V = linalg.svds( matrix )
person Karishma Malkan    schedule 23.11.2015

arrow_upward
7
arrow_downward

вы должны использовать float или double. вы, кажется, используете неподдерживаемый матричный тип DOK целых чисел?

разреженный svd: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.linalg.svds.html

person Anycorn    schedule 27.12.2011
comment
Я думаю, что моя проблема в модуле calculate_svd. Раньше использовал обычную матрицу. Но я не уверен, как преобразовать в разреженную матрицу. - person Munichong; 28.12.2011
comment
возьмите свою разреженную матрицу и скопируйте ее в полную матрицу. афаик нет разреженного модуля свд. - person Anycorn; 28.12.2011
comment
Он имеет scipy.sparse.linalg.svds. docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.linalg. html - person Munichong; 28.12.2011
comment
ты прав, мой плохой, пропустил часть 's'. убедитесь, что используется тип float или double и что тип dok поддерживается svds. - person Anycorn; 28.12.2011

arrow_upward
2
arrow_downward

Исходный код

ValueError: matrix type must be 'f', 'd', 'F', or 'D'

Эту ошибку можно устранить, изменив тип данных с int на float следующим образом: matrix = matrix.astype(float)

... тогда это сработает

person TECH GUY    schedule 25.03.2019