inplace_row_scale

sklearn.utils.sparsefuncs.inplace_row_scale(X, scale)

In-place Zeilenskalierung einer CSR- oder CSC-Matrix.

Skaliert jede Zeile der Datenmatrix, indem sie mit spezifischen, vom Aufrufer bereitgestellten Skalierungswerten multipliziert wird, unter der Annahme einer Form (n_samples, n_features).

Parameter:

Xspärliche Matrix der Form (n_samples, n_features)

Zu skalierende Matrix. Sie sollte im CSR- oder CSC-Format vorliegen.

scalendarray der Form (n_features,), dtype={np.float32, np.float64}

Array mit vorab berechneten stichprobenweisen Werten zur Skalierung.

Beispiele

>>> from sklearn.utils import sparsefuncs
>>> from scipy import sparse
>>> import numpy as np
>>> indptr = np.array([0, 2, 3, 4, 5])
>>> indices = np.array([0, 1, 2, 3, 3])
>>> data = np.array([8, 1, 2, 5, 6])
>>> scale = np.array([2, 3, 4, 5])
>>> csr = sparse.csr_matrix((data, indices, indptr))
>>> csr.todense()
matrix([[8, 1, 0, 0],
        [0, 0, 2, 0],
        [0, 0, 0, 5],
        [0, 0, 0, 6]])
>>> sparsefuncs.inplace_row_scale(csr, scale)
>>> csr.todense()
 matrix([[16,  2,  0,  0],
         [ 0,  0,  6,  0],
         [ 0,  0,  0, 20],
         [ 0,  0,  0, 30]])