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어떻게든 풀어서 답이 나오긴 했는데.. 총 row가 3XXX개인것같은데 왜 답은 20x5해서 100개가 나오는건가요? ㅠㅠㅠ 문제를 이해 못하겠어요 ㅠㅠㅠㅠ

문제가 이해가 안되는데요

그리고 source와 target도 명확하게 설명이 안된것 같은데.. 사용자, 제품, 구매빈도 이게 각각 뭐랑 매칭이 되는건가요? 사용자가 1,2,3,4,5인가요 제품이 1,2,3,4,5인가요? 구매빈도가 target같은데 1번 사용자가 뭘 몇번구매했는지.. 문제 자체가 이해가 잘 안되네요

전에 메일로 코드 질문 보냈는데 답변이 안오길래 여기에 첨부합니다.. 전에 질문 보낸것도 답변 부탁드립니다 ㅠㅠ 6_***@naver.com 입니다

normalize_ndarray

def concat_ndarray(X_1, X_2, axis):
&nbsp; &nbsp; try:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; X = np.concatenate( (X_1, X_2), axis = axis)
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; return X
&nbsp; &nbsp; except ValueError:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; return False

이것도 Fail이 뜨는데 왜 틀렸는지 궁금합니당 ㅠ 예제는 다 맞아서 다른경우를 모르겠네용

def normalize_ndarray(X, axis=99, dtype=np.float32):
&nbsp; &nbsp; np.set_printoptions(formatter={'float_kind': lambda x: "{0:0.8f}".format(x)})
&nbsp; &nbsp; result = None
&nbsp; &nbsp; if(axis == 99):
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; result = (X - np.mean(X)) / np.std(X)
&nbsp; &nbsp; elif(axis == 0):&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; result = (X - np.mean(X, axis=axis)) / np.std(X, axis=axis)
&nbsp; &nbsp; elif axis == 1:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; means = X.mean(axis=axis).reshape(-1, 1)
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; std = X.std(axis=axis).reshape(-1, 1)

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; result = (X - mean) / std
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;
&nbsp; &nbsp; return result

코드 첨부합니다.

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