Question

我有一个重量矩阵（W），大小为400 x 8537.

W 中的每个单元格都有一些数值。

现在我正尝试通过numpy中实现的以下分析解决方案创建另一个大小为100 X8537的Y矩阵。

此处 X是400 x 100 数字矩阵和
P是300 x 8537 矩阵，因此P [：，i] = 300X1向量。

for i, Wi in enumerate(W.T):
            Y[:,i] = np.linalg.solve(np.dot(X.T, np.dot(np.diag(Wi), X)) + lambda_ * np.eye(n_factors),
                                 np.dot(X.T, np.dot(np.diag(Wi), P[:, i])))
            print('{}th row of Y is completed'.format(i))

问题在于，由于 W.T为8537 x 400 ，上述步骤重复8537次，并一次向Y矩阵添加一列。

经过1100多次迭代后，它会抛出以下错误：

1109th row of Y is completed
1110th row of Y is completed
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-68-d3bf04b641ea> in <module>()
----> 1 top_N_items=IMF(df_pref_sample.values,df_conf_sample.values,X,Y)

<ipython-input-59-30994c977fdc> in IMF(P, W, X, Y)
    105             Y[:,i] = np.linalg.solve(np.dot(X.T, np.dot(np.diag(Wi), X)) + lambda_ * np.eye(n_factors),
    106                                  np.dot(X.T, np.dot(np.diag(Wi), P[:, i])))
--> 107             print('{}th row of Y is completed'.format(i))
    108 
    109         weighted_errors.append(get_error(P,W,X,Y))

\\dwdfhome01.wdf\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel\iostream.pyc in write(self, string)
    315 
    316             is_child = (not self._is_master_process())
--> 317             self._buffer.write(string)
    318             if is_child:
    319                 # newlines imply flush in subprocesses

ValueError: I/O operation on closed file

如何克服这个问题并快速完成并且无误地运行？

由于

numpy中的I / O缓冲区错误

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