predict_rating_topsim 함수 내 코드 질문

Question

def   predict_rating_topsim ( ratings_arr ,  item_sim_arr ,  n = 20 ):      # 사용자-아이템 평점 행렬 크기만큼 0으로 채운 예측 행렬 초기화     pred = np.zeros(ratings_arr.shape)      # 사용자-아이템 평점 행렬의 열 크기만큼 Loop 수행.       for  col  in   range (ratings_arr.shape[ 1 ]):          # 유사도 행렬에서 유사도가 큰 순으로 n개 데이터 행렬의 index 반환         top_n_items = [np.argsort(item_sim_arr[:, col]) [:-n -1 : -1 ] ]          # 개인화된 예측 평점을 계산          for  row  in   range (ratings_arr.shape[ 0 ]):             pred[row, col] = item_sim_arr[col, :][top_n_items].dot(ratings_arr[row, :][top_n_items].T)              pred[row, col] /= np. sum (np. abs (item_sim_arr[col, :][top_n_items]))              return pred 유사도 행렬에서 유사도가 큰 순으로 n개 데이터 행렬의 index를 반환하는 코드에서 볼드처리된 부분이 어떤 것을 의미하는지 헷갈려서 질문드립니다ㅠㅠ 유사도 행렬에서 col에 해당하는 영화의 유사도 값을 큰 순으로 내림차순하는데 중간에 -n-1이 어떤 의미로 첨가된 것인지 알고싶습니다.

knw4071421 · Answer

예시를 통해서 확실히 이해했습니다!! 감사합니다

dooleyz3525 · Answer

역순으로 array을 가져올 때(즉 맨 뒤 array 값 부터 가져올 때) array[:-n-1:-1]을 적용합니다 역순으로 20개 array를 가져 올때는 array[:-21:-1], 역순으로 19개 array를 가져올 때는 array[:-20:-1] 을 적용합니다. 아래 코드로 테스트 해보시면 됩니다.  import numpy as np arr1 = np.arange(0, 20) arr_reversed_1 = arr1[:-10:-1] arr_reversed_2 = arr1[:-11:-1] print(arr_reversed_1, arr_reversed_2)