解释一下 u_arr[u_arr[:, :] == -9999.0] = np.nan
时间: 2024-06-07 14:05:20 浏览: 12
这段代码实现了将矩阵 u_arr 中值为 -9999.0 的元素替换成 NaN(空值)的功能。具体实现过程是先使用 u_arr[:, :] == -9999.0 获取一个布尔类型的数组,表示 u_arr 中哪些元素等于 -9999.0,然后把这个布尔数组传入 u_arr[] 中,即可选中这些元素进行替换操作。最终,被选中的元素将被替换成 NaN。
相关问题
unique_arr = np.unique(arr, axis=0)会打乱顺序
使用`unique_arr = np.unique(arr, axis=0)`将不会打乱原始数组的顺序,`np.unique()`函数将返回一个新的数组,其中包含原始数组中所有不重复的行,并且这些行的顺序与原始数组中的顺序相同。如果原始数组是有序的,则返回的不同行也是有序的。因此,使用`np.unique()`不会改变原始数组的顺序。
如果你需要对数组进行排序,可以使用`np.sort()`函数来对数组进行排序,例如:
```
sorted_arr = np.sort(unique_arr, axis=0)
```
def load_dataset(seq_len,batch_size=32): note_arr = np.load("notes_array.npy") _n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:] offset_arr = np.load("offsets_array.npy") _n_offsets = offset_arr.shape[1] note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1) _n_embeddings = note_data.shape[-1]
这段代码定义了一个名为load_dataset()的函数,用来加载音符和节奏序列数据集。它首先从文件中加载note_arr、offset_arr数组,这两个数组分别表示音符和节奏序列的二维矩阵形式。然后,通过np.concatenate()函数将这两个数组按列合并成一个新的数组note_data,其中每个元素都表示一个音符或节奏的特征向量。接着,通过np.reshape()函数将note_arr数组转换成二维矩阵形式,方便后续处理。最后,该函数返回了经过预处理和划分后的数据集dataset,以及音符、节奏和偏移量的个数n_notes、n_durations和n_offsets,以及嵌入向量的维度n_embeddings。