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我有一个 scipy 稀疏矩阵（csr：压缩稀疏行矩阵）。我想使用 Orange 的特征选择方法（Orange.feature.scoring.score_all (InfoGain/MDL)）。但是，据我了解，我必须创建一个只接受 numpy 数组作为参数的表。因此，每当我尝试使用 (.toarray()) 将 csr 矩阵转换为数组时，都会出现以下错误（因为矩阵的大小）：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\NMS\Desktop\PyExp\experiments_acl2013.py", line 249, in <module>
    print(X_train.toarray())
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\compressed.py", line 561, in toarray
    return self.tocoo(copy=False).toarray(order=order, out=out)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\coo.py", line 238, in toarray
    B = self._process_toarray_args(order, out)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\base.py", line 635, in _process_toarray_args
    return np.zeros(self.shape, dtype=self.dtype, order=order)
ValueError: array is too big.

是否有另一种方法可以让我通过稀疏矩阵来创建表？或者 有没有办法在 Orange 中应用 InfoGain 或 MDL，而无需直接使用我的稀疏矩阵创建表？

将 memmap 传递给 Table 时，出现以下错误：

>>> t2 = Table(d2, mm)

Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#125>", line 1, in <module>
    t2 = Table(d2, mm)
   TypeError: invalid arguments

在没有域的情况下传递 memmap 时，我得到以下信息：

>>> mm
memmap([[0, 1, 2, 4],
       [9, 8, 6, 3]])
>>> t2 = Table(mm)

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#128>", line 1, in <module>
    t2 = Table(mm)
TypeError: invalid arguments for constructor (domain or examples or both expected)
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1 回答 1

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这是一种解决方法。对于给定的coo_matrix调用m（用 获得m.tocoo()）：

1）创建一个numpy.memmap用于写入的数组：

mm = np.memmap('test.memmap', mode='w+', dtype=m.dtype, shape=m.shape)

2）将数据复制到memmap数组，这应该可以工作：

for i,j,v in zip(m.row, m.col, m.data):
    mm[i,j] = v

3）您可以访问文档中详述的memmap ...

于 2014-01-17T19:49:35.340 回答