在Python中创建一系列PCA对象？

Question

我有一个问题，我想在同一数据集中应用具有不同组件的PCA。

我认为可以创建具有不同组件大小的PCA对象数组，然后以后在数据上使用它们。

但是，当我尝试运行以下代码时，我会遇到错误。

pca_sizes = np.array([10,50,100,250,500])
samples = np.shape(pca_sizes)
for i in range(len(pca_sizes)):
    pca_comp[i] = PCA(n_components = pca_sizes[i])

我会收到以下错误

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [50], in <cell line: 3>()
      2 samples = np.shape(pca_sizes)
      3 for i in range(len(pca_sizes)):
----> 4     pca_comp[i] = PCA(n_components = pca_sizes[i])

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'PCA'

我尝试查找，但是似乎我不太了解阵列是如何工作的，因为我来自C背景。

任何指针都将不胜感激。

谢谢！

Answer 1

没关系弄清楚了。显然，我可以使用此三元运算符来生成不同类型，对象，尺寸等的列表。

pca_sizes = np.array([10,50,100,250,500])
pca_comp = [PCA(n_components = i) for i in (pca_sizes)]

显然，这也可用于存储具有不同尺寸的多维阵列。

无论如何，我几乎可以很好地理解这一点，以便正确解释其工作原理。

但这将解决我在这里看到的问题。