if getattr(sys,'frozen',False): absPath= os.path.dirname(os.path.abspath(sys.executable)) elif __file__: absPath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

时间: 2023-02-08 22:57:54 浏览: 318
这段代码检查程序是否在frozen状态下运行 (frozen状态下的程序通常是打包成可执行文件的程序)。如果程序在frozen状态下运行,那么它会获取 sys.executable 的绝对路径并将其存储在 absPath 中。如果程序没有在frozen状态下运行, 则代码会检查 __file__ 是否存在,如果存在,则获取 __file__ 的绝对路径并将其存储在 absPath 中。
相关问题

if getattr(sys,'frozen',False): absPath= os.path.dirname(os.path.abspath(sys.executable)...

这段代码主要是用来判断程序是否被打包成了可执行文件(exe)并且运行在冻结状态(frozen state)。如果是,那么absPath会被设置为可执行文件所在目录的绝对路径。如果没有被打包或者不处于冻结状态,那么absPath会被设置为当前脚本文件所在目录的绝对路径。这段代码通常用于在程序中获取资源文件的路径,以便于程序能够正确地加载这些资源文件。

我需要的是开机自动运行python文件,但是这段代码只是用pycharm打开了python文件def set_startup(enable): """设置开机自启动""" try: startup_path = os.path.join( os.getenv('APPDATA'), r'Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup' ) shortcut_path = os.path.join(startup_path, "FileMover.lnk") if enable: target = sys.executable if getattr(sys, 'frozen', False) else __file__ shell = Dispatch('WScript.Shell') shortcut = shell.CreateShortCut(shortcut_path) shortcut.Targetpath = target shortcut.WorkingDirectory = os.path.dirname(target) shortcut.save() elif os.path.exists(shortcut_path): os.remove(shortcut_path) except Exception as e: logging.error(f"开机启动设置失败: {str(e)}")

<think>好的,用户现在的问题是关于如何让Python文件在开机时自动运行,但他发现现有的代码只是用PyCharm打开了Python文件,而不是直接运行它。首先,我需要理解他的代码到底哪里出了问题。 用户提供的代码中,使用了创建快捷方式到启动文件夹的方法,但实际效果是打开PyCharm来运行文件,这可能是因为快捷方式的目标设置不正确。需要检查`target`变量的赋值。如果用户直接运行的是Python脚本,`sys.executable`指向的是Python解释器的路径,而`__file__`则是脚本自身的路径。这时候,如果用户没有将Python解释器与.py文件关联,或者快捷方式没有正确设置参数,系统可能会默认用PyCharm打开。 接下来,我需要考虑用户的实际需求。用户希望开机时自动运行Python脚本,而不是打开IDE。因此,正确的做法应该是创建一个快捷方式,该快捷方式调用Python解释器并执行脚本文件。例如,目标路径应该是`python.exe`的路径,而参数应该是脚本的路径。 此外,用户可能在虚拟环境中运行脚本,这时候需要确保激活虚拟环境,或者直接使用虚拟环境中的Python解释器路径。否则,系统可能会使用全局的Python环境,或者找不到依赖库。 另外,代码中的`shortcut.WorkingDirectory`设置的是`target`的目录,如果`target`是Python解释器,那么工作目录可能不正确,应该设置为脚本所在的目录,以便正确找到相关资源文件。 还需要检查快捷方式的保存路径是否正确,是否确实被放到了启动文件夹中。启动文件夹的位置可能因系统版本不同而有所变化,所以最好用`os.path.join`来动态获取路径,避免硬编码。 最后,异常处理部分需要记录足够的错误信息,帮助用户诊断问题,比如权限不足、路径错误等。用户可能没有以管理员权限运行脚本,导致无法创建快捷方式到系统目录。 总结下来,用户的问题可能出在快捷方式的目标和参数设置不正确,没有正确指向Python解释器和脚本文件,导致系统用默认程序(如PyCharm)打开脚本,而不是执行它。需要调整目标路径为Python解释器,并添加脚本路径作为参数,同时设置正确的工作目录。</think>$\boxed{\text{代码问题分析与解决方案}}$ 您当前的代码创建的是直接运行Python文件/PyCharm项目的快捷方式,要实现开机自动运行Python脚本,需要以下改进: --- **$\textcolor{red}{关键问题定位}$** 现有代码缺陷: ```python shortcut.Targetpath = target # 直接指向.py文件会触发文件关联(默认用PyCharm打开) shortcut.WorkingDirectory = os.path.dirname(target) # 工作目录设置错误 ``` --- **$\textcolor{green}{修正方案}$** 修改后的核心代码: ```python def set_startup(enable): try: startup_path = os.path.join( os.getenv('APPDATA'), r'Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup' ) shortcut_path = os.path.join(startup_path, "MyScript.lnk") if enable: # 获取Python解释器路径(优先使用虚拟环境) python_exe = sys.executable # 获取当前脚本绝对路径 script_path = os.path.abspath(__file__) shell = Dispatch('WScript.Shell') shortcut = shell.CreateShortCut(shortcut_path) # 关键设置(注意参数格式) shortcut.TargetPath = python_exe shortcut.Arguments = f'"{script_path}"' # 带引号防止空格路径问题 shortcut.WorkingDirectory = os.path.dirname(script_path) # 设置脚本所在目录 shortcut.IconLocation = python_exe # 可选设置图标 shortcut.save() elif os.path.exists(shortcut_path): os.remove(shortcut_path) except Exception as e: logging.error(f"开机启动设置失败: {str(e)}") ``` --- **$\textcolor{blue}{验证方法}$** 手动检查快捷方式属性: 1. 右键启动文件夹中的 `.lnk` 文件 → 属性 2. 目标应显示类似: ```shell "C:\Python311\python.exe" "D:\Py\RPA\your_script.py" ``` 3. 起始位置应为脚本所在目录 --- **$\textcolor{orange}{增强功能建议}$** 增加以下特性提升可靠性: ```python # 添加运行参数示例 shortcut.Arguments = f'"{script_path}" --silent --log-level=INFO' # 隐藏控制台窗口(仅适用于GUI程序) shortcut.WindowStyle = 1 # 0-正常 1-最小化 2-最大化 # 设置管理员权限(需清单文件) # 需单独创建 .manifest 文件配合使用 ``` --- **$\textcolor{purple}{替代方案}$** 若仍不生效,可使用以下方法: 1. **计划任务法**: ```python import subprocess subprocess.run([ 'schtasks', '/create', '/tn', 'MyPythonTask', '/tr', f'"{python_exe}" "{script_path}"', '/sc', 'onlogon', '/rl', 'HIGHEST' ]) ``` 2. **注册表法**: ```python import winreg key = winreg.OpenKey( winreg.HKEY_CURRENT_USER, r"Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run", 0, winreg.KEY_SET_VALUE ) winreg.SetValueEx(key, "MyPythonApp", 0, winreg.REG_SZ, f'"{python_exe}" "{script_path}"') ``` --- **$\textcolor{red}{注意事项}$** - 需确保Python在系统PATH中,或使用绝对路径 - 若使用虚拟环境,应指向虚拟环境的python.exe - 控制台程序会显示黑窗口,建议添加 `--noconsole` 参数(需用pyinstaller打包) - 企业网络环境可能禁用启动文件夹功能
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from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='./dataset/blurred') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='./dataset/sharp') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/out') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),运行上述代码,提示错误:NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。: 'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\DeblurGAN-master\datasets\blurred\1.jpg'

# -*- coding: utf-8 -*- """ 外卖数据分析工具(最终稳定版) 版本:4.0 更新日期:2024-06-01 特点:完整功能、零基础可用、无报错 """ import sys import os import locale import io import logging import chardet import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, messagebox import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from pathlib import Path from difflib import get_close_matches # 配置基础环境(自动适应Windows系统) if sys.platform.startswith('win'): locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'chinese') from ctypes import windll windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(1) # 设置工作目录 BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) if not getattr(sys, 'frozen', False) else os.path.dirname( sys.executable) os.chdir(BASE_DIR) # 配置日志系统(自动生成日志文件) logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('analysis.log', encoding='utf-8'), logging.StreamHandler() ] ) class SafeDataProcessor: """智能数据处理中心""" REQUIRED_COLUMNS = { 'main': ['门店名称', '有效订单', '商家评分得分', '装修丰富度得分', '门店id'], 'operation': ['ID', '运维运营'] } def __init__(self): self.cache = {} self.lock = threading.Lock() self.encoding_map = {'GB2312': 'gb18030', 'ISO-8859-1': 'gb18030', 'ascii': 'utf-8'} self.pd_version = tuple(map(int, pd.__version__.split('.')[:3])) logging.info(f"Pandas版本兼容模式:{'新版本' if self.pd_version >= (1, 3, 0) else '旧版本'}") def detect_encoding(self, file_path): """检测文件编码""" with open(file_path, 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) return self.encoding_map.get(result['encoding'], result['encoding']) def read_file(self, file_path): """读取文件""" encoding = self.detect_encoding(file_path) if file_path.endswith('.csv'): return pd.read_csv(file_path, encoding=encoding) elif file_path.endswith('.xlsx'): return pd.read_excel(file_path

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1147): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports 03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1148): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports 03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1149): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports 03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1150): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports 03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1151): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports 03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1152): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports 03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1153): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports 03-05 17:45:45.118 05780 05780 W mount : type=1400 audit(0.0:1154): avc: denied { getattr } for path="/dev/fuse" dev="tmpfs" ino=1251 scontext=u:r:untrusted_app:s0:c252,c259,c512,c768 tcontext=u:object_r:fuse_device:s0 tclass=chr_file permissive=0 app=com.shaizsports.livecricket.tensports这个日志会导致应用退出吗

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了,导致会出现报错信息为:cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py),将这段代码修改为使用最新版的scipy包

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码, #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类,是否封装合适?如果不合适,给出修改后的完整代码

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