패키지의 lda

Question

에서 'model.fit()'메서드의 입력으로 tfidf를 사용하는 중 오류 문서의 항목을 분석하기 위해 Python의 LDA 패키지를 사용했지만 용어 빈도를 메서드 입력으로 사용하면 괜찮습니다. ' 그러나 '타입 오류 :'안전 '에 따라 dtype ('float64 ')에서 dtype ('int64 ')으로 배열 데이터를 캐스트 할 수 없습니다. ***** ', Tfidf를 LDA 패키지의'model.fix() '메소드의 입력으로 사용합니다. 다음과 같이 코드는 다음과 같습니다

corpus = [] 
for line in open('papers.txt','r').readlines(): 
    corpus.append(line.strip()) 
vectorizer = CountVectorizer() 
#tf-idf 
transformer = TfidfTransformer() 
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus)) 
analyze = vectorizer.build_analyzer() 
weight = tfidf.toarray() 
words = vectorizer.get_feature_names() 
years = getYears() 
#import lda 
model = lda.LDA(n_topics=30,n_iter=500,random_state = 1) 
model.fit(np.asarray(weight)) 
topic_word = model.topic_word_ 
doc_topic = model.doc_topic_ 

단지와 매트릭스를받을 수 패키지 LDA의 방법 'model.fit을() 것 (papers.txt의 모든 라인은 각 문서의 표현으로 특정 용어입니다) float가 아닌 정수의 유형? 나는 패키지 lda (https://pypi.python.org/pypi/lda)의 문서를 확인했지만, 불행히도 detaills에 대한 구체적인 논의는 없습니다. 누구든지 같은 문제를 만났습니까? 이걸 어떻게 고치 죠? 미리 감사드립니다!

model.fit(np.asarray(weight))이가되어야

Answer 1

는 먼저 NP 배열을 캐스팅 할 필요가 model.fit(np.asarray(weight).astype(int))