如何在2D Numpy數組中構造數據

Question

我有數據集的形式，我想將其轉換為2D numpy數組。 數據就像

term = which contains the words
document_number= which has the doc number
tf-idf= which contain the tf-idf of each word with respect to doc in ordered manner

我希望它應該像這樣在2D numpy數組中

            doc1    doc2   doc3....
term1        1        5      6
term2        0        4      1
term3        6        8      10
.
.

我應該如何實施？

Answer 1

您對tf-idf的結構的描述不清楚。 因此，我必須對您的數據結構做出一些假設。

term_len = len(term)
doc_len = len(document_number)

因此，假設tf-idf是一個平面列表（而不是列表列表），其中所有文檔中第一項的頻率都在其中，然后是第二項，依此類推。

term_freq = numpy.zeros((term_len, doc_len), dtype=int)
for (i, freq) in enumerate(tf_ids):
    term_freq[i // term_len, i % doc_len] = freq

如果相反的情況成立，則只需將模和除法運算轉過來。