用python计算矩阵中的评级

我一直在努力解决这个问题。但是我想不出一个干净的数据结构来完成以下工作

我有一个csv文件，如下所示：

           user_id --->
item_id     ratings
|
|
|
V

例如：

  1,2,3,4,..
a,4, ,2, ,...   
b, ,2,3, ,..
c, ,1,2,3,
d

等等。。。 空白值意味着用户没有对给定的项目进行评级。 现在，对于给定的用户（比如1），我有一本字典：

weight_vector = {2:0.3422,3:0.222}

我想做的计算如下：

 rating_for_item_for_user_1 = [rating_given_by_user_2* weight_2] + [rating_given_by_user_3*weight_3]/[weight2 + weight3]

对于用户1：缺少的值（项目b和c），我想给它分配一个评级 详情如下：

 rating_for_item_for_user_1 = [rating_given_by_user_2* weight_2] + [rating_given_by_user_3*weight_3]/[weight2 + weight3]

如果用户2或3未对给定项目进行评级，则权重=0

---

我有一种感觉，对于numpy，这应该是相当简单的。但是我们不能直接思考。

让我们假设你有一个

评级矩阵和一个权重向量“权重”列表，然后你可以简单地做（假设这些“空”字段是零-这是你必须考虑的一些边界情况，因为当所有用户“邻居”时，你可能会遇到被0除的情况也未对某些项目给予任何评级）：

为了防止被零除错误，您可以在赋值之前检查它

empty=np.where(ratings==0)
for (x,y) in zip(empty[0],empty[1]):
    normalizer = sum( weights[x][w] for w in weights[x] if ratings[w,x] != 0 )
    if normalizer > 0:
        ratings[x,y] = sum( ratings[n,y] * weights[x][y] for n in weights[x] if ratings[n][y] != 0) / normalizer

另一种可能是使用集合中的defaultdict。

若您希望它作为矩阵，以便可以按列和按行访问，那个么您可能希望将id加载到两个不同的数据结构中，或者将其加载到一个数据结构中，计算并转置它
 前几天我看了一下，它是建立在numpy之上的-它看起来很有用，可能有一些东西可以让任务更容易。它如何解决计算加权平均数的OP问题？
from collections import defaultdict
dict = defaultdict(float) 
dict[x]=0