質問編集履歴
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修正依頼をいただいた
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -15,6 +15,44 @@
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c = np.argsort(a, axis=1)
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b_new = cut20percentile(b) #累積が0.2までの項目を0に落とす
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+
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+
"""
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+
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+
追記：現状は下記のような処理を考えています。
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+
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+
確率に占める重要な要素をピックアップする（微小要素を除去する）ため、
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+
index方向に昇順に逐次累積を行い、閾値以下をカットします。
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+
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+
目的はsklearnのPCAのweight_で要素数をカットする処理のようなイメージです。
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+
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+
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+
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def cut20percentile_each(x):
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+
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percentile = 0
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+
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+
for i in range(x.shape[0]):
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percentile+=x[i]
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if percentile < 0.2:
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x[i] = 0
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return x
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def cut20percentile(x):
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+
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return [cut20percentile_each(x[i]) for i in range(x.shape[0])]
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+
cut20percentile(b)
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+
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+
>>[array([0. , 0.2, 0.3, 0.4]), array([0. , 0. , 0.39, 0.5 ])]
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+
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+
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+
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+
"""
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