inplace_row_scale

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

Масштабирование строк на месте для CSR или CSC матрицы.

Масштабируйте каждую строку матрицы данных, умножая на конкретный масштаб, предоставленный вызывающей стороной, предполагая форму (n_samples, n_features).

Параметры:

Xразреженная матрица формы (n_samples, n_features)

Матрица для масштабирования. Должна быть в формате CSR или CSC.

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

Массив предварительно вычисленных значений для каждого образца, используемых для масштабирования.

Примеры

>>> 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]])