GraphConvolutionalNetworksforTextClassiﬁcation 代码笔记

时间：2019-11-27
1.在pycharm中，from xx文件，虽然会标红，但是却不影响代码的运行
类似与这样
2. pikle 序列化的方法
pkl.dump
pkl.load
注意 sys.version_info > (3,0)时要使用Latin1编码

with open("../data/ind.{}.{}".format(dataset_str,names[i]),'r') as f:if sys.version_info > (3,0):object.append(pkl.load(f,encoding='latin1'))else:object.append(pkl.load(f))

tuple 的使用

a=['123','456','789']
x,y,z=tuple(a)
print('x:\n',x)
print('y:\n',y)
print('z:\n',z)结果：
x:123
y:456
z:789

tuple的具体内容看：
tuple的文档
4. python 中从文件中读取的即使是阿拉伯数字，也是字符串，需要转化成相应的格式：
如：文件中123，读出来后还要int（str）一下
5. 不懂的问题，为什么test的数据是shuffle的，要还原回来呢？？
6. 求sp矩阵的长度，不可以用len，否则报错
TypeError: sparse matrix length is ambiguous; use getnnz() or shape[0]

import scipy.sparse as sprow=[1,2,3,4]
col=[2,3,4,5]
data=[1,2,3,4]sp_matic=sp.csr_matrix((data,(row,col)),shape=(6,6))
print("sp_matic\n",sp_matic)
print("sp_matic.shape\n",sp_matic.shape)# 不可以这样，要使用shape[0] or getnnz()
# print(len(sp_matic))
print("sp_matic.getnnz()\n",sp_matic.getnnz())  # sp矩阵非0元素数量print("sp_matic.shape[0]\n",sp_matic.shape[0])  # shape的第一维
print("sp_matic.shape[1]\n",sp_matic.shape[1])  # shape的第二维输出
sp_matic(1, 2) 1(2, 3) 2(3, 4) 3(4, 5) 4
sp_matic.shape(6, 6)
sp_matic.getnnz()4
sp_matic.shape[0]6
sp_matic.shape[1]6

7.将非堆成矩阵转化成对称矩阵
adj=adj+adj.T.multiply(adj.T>adj)-adj.multiply(adj.T>adj)

adj=adj+adj.T.multiply(adj.T>adj)-adj.multiply(adj.T>adj)

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