Розрідженість матриці

Типова проблема з реальними даними про оцінки полягає в тому, що більшість користувачів не оцінюють більшість елементів, а більшість елементів мають оцінки лише від небагатьох користувачів. У результаті DataFrame виходить дуже порожнім, тобто розрідженим.

У цій вправі ви обчислите, наскільки розрідженими є оцінки з movie_lens, підрахувавши кількість заповнених клітинок і порівнявши її з розміром усього DataFrame. DataFrame user_ratings_df, який ви використовували в попередніх вправах і який містить один рядок на користувача та один стовпець на фільм, уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Створення систем рекомендацій у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Підрахуйте кількість непорожніх клітинок у user_ratings_df і збережіть результат у змінній sparsity_count.
Підрахуйте загальну кількість клітинок у DataFrame user_ratings_df і збережіть її у змінній full_count.
Обчисліть розрідженість DataFrame, поділивши кількість непорожніх клітинок на загальну кількість клітинок, і виведіть результат.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Count the occupied cells
sparsity_count = user_ratings_df.____().____.____()

# Count all cells
full_count = user_ratings_df.____

# Find the sparsity of the DataFrame
sparsity = ____ / ____
print(sparsity)

Редагувати та запускати код