Análisis de factores utilizando MDP en Python

Question

Disculpe mi ignorancia, soy muy nuevo en Python.Estoy tratando de realizar un análisis factorial en Python utilizando MDP (aunque puedo usar otra biblioteca si hay una mejor solución).

Tengo una M Matrix (llamada Matrix) y traté de hacer:

import mdp
mdp.nodes.FANode()(matrix)

pero vuelvo un error.Supongo que tal vez mi matriz no está formada correctamente?Mi objetivo es averiguar cuántos componentes están en los datos y descubre qué filas se cargan en qué componentes.

Aquí está el rastreo:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "mdp/signal_node.py", line 630, in __call__
    return self.execute(x, *args, **kwargs)
  File "mdp/signal_node.py", line 611, in execute
    self._pre_execution_checks(x)
  File "mdp/signal_node.py", line 480, in _pre_execution_checks
    self.train(x)
  File "mdp/signal_node.py", line 571, in train
    self._check_input(x)
  File "mdp/signal_node.py", line 429, in _check_input
    if not x.ndim == 2:
AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'

¿Alguien tiene alguna idea de lo que está pasando, y siéntase como explicarlo a un Python Newbie?

Answer 1

No tengo absolutamente ninguna experiencia con el MDP, pero parece que espera que sus matrices sean pasen como una matriz adorable en lugar de una lista.NOMPY es un paquete para la computación científica de alto rendimiento.Puede ir a la página de inicio de .Después de hacerlo, intente alterar su código a esto:

import mdp, numpy
mdp.nodes.FANode()(numpy.array(matrix))

Answer 2

Como dijo Stephen, los datos deben ser una matriz adorable.Más precisamente, debe ser una matriz 2D, con el primer índice que representa a los diferentes tamices y el segundo índice que representa las dimensiones de los datos (usando el orden incorrecto aquí puede conducir al error "Matriz singular").

También debe echar un vistazo a la Documentación del MDP , que debe responder a todos suspreguntas.Si eso no ayuda, existe la lista de correo de usuarios del MDP.