小编ash*_*han的帖子

Sklearn PCA是pca.components_的负载？我很确定它是,但我正在尝试跟随研究论文,我从他们的负载得到不同的结果.我在sklearn文档中找不到它.

我是Spark的新手.我想使稀疏矩阵成为一个专门用于推荐引擎的user-id item-id矩阵.我知道如何在python中执行此操作.如何在PySpark中做到这一点？以下是我将如何在矩阵中完成它.该表现在看起来像这样.

Session ID| Item ID | Rating
     1          2       1
     1          3       5

    import numpy as np

    data=df[['session_id','item_id','rating']].values
    data

    rows, row_pos = np.unique(data[:, 0], return_inverse=True)
    cols, col_pos = np.unique(data[:, 1], return_inverse=True)

    pivot_table = np.zeros((len(rows), len(cols)), dtype=data.dtype)
    pivot_table[row_pos, col_pos] = data[:, 2]

如何使用Pymc3模拟6面骰子卷？另外,我知道骰子的不同侧面有不同的分布吗？