Question

请原谅我的无知，我是Python的新手。我正在尝试使用MDP在Python中执行因子分析（尽管如果有更好的解决方案，我可以使用另一个库）。

我有一个m×n矩阵（称为矩阵），我试图这样做：

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

但我收到了错误。我猜也许我的矩阵形成不正确？我的目标是找出数据中有多少组件，并找出哪些行加载到哪些组件上。

这是追溯：

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'

有没有人知道发生了什么，并且想把它解释给Python新手？

Answer 1

我完全没有使用mdp的经验，但看起来它希望你的矩阵作为Numpy数组而不是列表传递。 Numpy是高性能科学计算的软件包。你可以去Numpy home page并安装它。完成后，尝试将代码更改为：

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

Answer 2

斯蒂芬说，数据必须是一个numpy数组。更准确地说，它必须是一个二维数组，第一个索引代表不同的样本，第二个索引代表数据维度（这里使用错误的顺序可能导致“奇异矩阵”错误）。

您还应该查看MDP documentation，它应该回答您的所有问题。如果这没有帮助，则有MDP用户邮件列表。

在Python中使用MDP的因素分析

2 个答案: