PythonのMDPを使用した要因分析

Question

すみません、私はPythonにとって非常に新しいです。私はMDPを使用してPythonでファクタ分析を実行しようとしています（私はより良い解決策がある場合は別のライブラリーを使うことができます）。

私はn行列（マトリックスと呼ばれる）でmを持っていて、私はやろうとしました：

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

.

しかし私はエラーを取り戻します。私のマトリックスが正しく形成されていないかもしれませんか？私の目標は、データ内にあるコンポーネントの数を調べ、どのコンポーネントのどのコンポーネントにロードされているかを調べます。

これはトレースバックです：

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'

.

誰もが何が起こっているのかという考えを持っていて、それをPython Newbieに説明するように感じますか？

Answer 1

私はMDPで絶対に経験がありませんが、行列がリストではなくNumpy配列として渡されることを期待しているようです。NUMPYは高性能の科学的コンピューティングのためのパッケージです。nampy ホームページをインストールすることができます。その後、コードを変更してみてください。

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

.

Answer 2

Stephenが言ったように、データはnumpy配列でなければなりません。より正確にはそれは2Dアレイでなければならず、第1のインデックスは異なるザーメンを表し、データ寸法を表す第2のインデックスは（ここで誤った順序を使用することができる）。

MDPのドキュメントを見てみる必要があります。質問それがMDPのユーザーメーリングリストがあるのを助けないならば。