Python中的通用矩陣計算，TF-IDF

Question

在生成TF-IDF模塊時，我剛剛面對這種矩陣向量計算。

A % b = C 

[[1,2], [3,4]] % [1/2, 1/3] = [[1/2, 2/3], [3/2, 4/3]] 

這裏A是Document x Words一個矩陣，其中A_ij是字i的文件j一個期限，頻率計數。並且b矢量是針對每個詞預先計算的IDF值，例如如果在7個不同文檔中使用詞j，則b_j是1/7。

人們如何稱之爲列式乘法？ 有沒有現有的庫支持這個操作？ （Python）的

• 由於大尺寸&稀疏的，我已經使用csr_matrix在scipy保存矩陣。
• 我試圖將它們更改爲np.array並執行A*b操作，但它在幾分鐘內未完成。

Answer 1

爲此使用NumPy。

它是逐元素乘法：

import numpy as np 
A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
b = np.array([1/2, 1/3]) 
print(A * b) 

輸出：

[[ 0.5   0.66666667] 
[ 1.5   1.33333333]] 

在csr_matrix的情況下：

from scipy.sparse import csr_matrix 
x1 = csr_matrix([[1, 2], [3, 4]]) 
x2 = csr_matrix([1/2, 1/3]) 
print(x1.multiply(x2).todense()) 

輸出：

[[ 0.5   0.66666667] 
[ 1.5   1.33333333]]