这行代码为何错误X_train = np.append(arr = np.ones((40, 1)).astype(int), values = X_train, axis = 1)

这行代码错误的原因是在 `np.append()` 函数的第一个参数 `arr` 中，没有使用正确的括号将 `np.ones((40, 1)).astype(int)` 包含起来。应该将其修改为：

X_train = np.append(arr=np.ones((40, 1)).astype(int), values=X_train, axis=1)

这样就能够正确地将一个 40 行 1 列的全为 1 的矩阵与 `X_train` 水平拼接，得到一个 40 行（原来 `X_train` 的行数） 2 列的新矩阵。

相关问题

X_train = np.append(arr = np.ones(40, 1), values = X_train, axis = 1)，错误在哪

根据你提供的代码，我猜测你想要将一个由 40 行数据和 1 列数据组成的全为 1 的矩阵与 X_train 水平拼接。然而，你的代码中出现了一些错误。

首先，np.ones() 函数的参数应该是一个表示矩阵形状的元组，而不是两个参数。因此，你可以将 40 和 1 包装在一个元组中，如下所示：

np.ones((40, 1))

其次，np.append() 函数的参数 values 应该是一个数组，而不是一个矩阵。因此，你需要将 np.ones() 返回的矩阵转换为数组，如下所示：

np.ones((40, 1)).astype(int)

最后，你在 np.append() 函数的参数列表中使用了 axis = 1，这表示你想要水平拼接两个数组。因此，你需要将 X_train 和 np.ones((40, 1)).astype(int) 作为参数传递给 np.append() 函数，如下所示：

X_train = np.append(X_train, np.ones((40, 1)).astype(int), axis = 1)

这应该能够正确地实现你想要的功能。

base_dir = 'C:\\Users\\dell\\Desktop\\U\\Unet3-Plus-main\\Unet3+' os.chmod(base_dir, 0o755) x_train = os.path.join(base_dir, "image") y_train = os.path.join(base_dir, 'label') if isinstance(x_train,str): x_train = np.loadtxt(x_train).astype(np.float64) y_train = np.loadtxt(y_train).astype(np.float64) else: x_train = x_train.astype(np.float64) y_train = y_train.astype(np.float64)修改代码能成功运行

这段代码可能会存在一些问题，需要根据具体情况进行修改。但根据我理解，可能需要进行以下修改：

1. 将路径中的 "\\" 改为 "/"，因为在 Python 中 "\\" 是转义字符，可能会导致路径无法正确识别。

2. 使用 os 模块中的函数读取文件，而不是使用 np.loadtxt() 函数。可以使用 os.listdir() 函数获取文件列表，再使用 np.load() 函数加载每个文件。

3. 对于读取的数据，需要进行归一化等预处理操作，才能用于训练模型。可以使用 sklearn.preprocessing 模块中的函数进行处理。

根据以上修改，可以得到如下代码：

import os
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

base_dir = 'C:/Users/dell/Desktop/U/Unet3-Plus-main/Unet3+'
os.chmod(base_dir, 0o755)

x_train_dir = os.path.join(base_dir, "image")
y_train_dir = os.path.join(base_dir, 'label')

x_train_list = os.listdir(x_train_dir)
y_train_list = os.listdir(y_train_dir)

x_train = []
y_train = []

for x_file, y_file in zip(x_train_list, y_train_list):
    x_path = os.path.join(x_train_dir, x_file)
    y_path = os.path.join(y_train_dir, y_file)
    x_data = np.load(x_path)
    y_data = np.load(y_path)
    x_train.append(x_data)
    y_train.append(y_data)

x_train = np.array(x_train).astype(np.float64)
y_train = np.array(y_train).astype(np.float64)

scaler = MinMaxScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
y_train = scaler.fit_transform(y_train)