python提取特徵 鍵值對關係到關聯矩陣

首先是待處理資料

test = pd.read_csv('../test_pairs.csv')

test.head(10)

pairid	firstid	secondid

0	0	1427	8053
1	1	17044	7681
2	2	19237	20966
3	3	8005	20765
4	4	16837	599
5	5	3657	12504
6	6	2836	7582
7	7	6136	6111
8	8	23295	9817
9	9	6621	7672

1、非對稱稀疏關聯矩陣，即有方向的對映關係，**如下：

import scipy

inc_mat = scipy.sparse.coo_matrix((np.ones_like(test.firstid), (test.firstid, test.secondid))).power(0)

第一部分是要在稀疏矩陣對應位置插入的值，這裡生成乙個全1串，使矩陣只有0和1。

第二部分第一部分值所在的位置，即（i[:], j[:]）

至於最後的power(0)，是對矩陣做了乙個element-wise的0次方處理，進一步保證矩陣只有0和1。

小規模資料測試

inc_mat = scipy.sparse.coo_matrix(([1,2], ([2,4],[1,3])))

inc_mat = inc_mat.power(0)
print(inc_mat.toarray())

[[0 0 0 0]

[0 0 0 0]
[0 1 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 1]]

import pandas as pd

import scipy
fcs = pd.concat([test.firstid, test.secondid])
scf = pd.concat([test.secondid, test.firstid])
inc_mat = scipy.sparse.coo_matrix((np.ones_like(fcs), (fcs, scf))).power(0)

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