train_input_arr = train_data[:, :modified_input_arr.shape[1]] train_output_arr = train_data[:, modified_input_arr.shape[1]:]这两段代码有什么区别
时间: 2024-01-18 11:02:40 浏览: 27
这两段代码实际上是将一个二维数组 `train_data` 分成两部分,分别存储到 `train_input_arr` 和 `train_output_arr` 中。
第一段代码 `train_input_arr = train_data[:, :modified_input_arr.shape[1]]` 表示将 `train_data` 的所有行的前 `modified_input_arr.shape[1]` 个元素(即列)提取出来,赋值给 `train_input_arr`。也就是说,`train_input_arr` 存储了 `train_data` 的输入部分。
第二段代码 `train_output_arr = train_data[:, modified_input_arr.shape[1]:]` 表示将 `train_data` 的所有行的从第 `modified_input_arr.shape[1]` 列开始到最后的所有元素提取出来,赋值给 `train_output_arr`。也就是说,`train_output_arr` 存储了 `train_data` 的输出部分。
需要注意的是,这两段代码的关键区别在于切片的列数不同,也就是 `:` 后面的数字不同。第一段代码中,表示取到第 `modified_input_arr.shape[1]` 列之前的所有列,而第二段代码中,表示从第 `modified_input_arr.shape[1]` 列开始到最后的所有列。
相关问题
_n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:]
这行代码中,`note_arr` 是一个二维的 numpy 数组,表示音符序列。它的形状为 `(n_samples, n_notes, n_durations)`,其中 `n_samples` 表示样本数,`n_notes` 表示每个样本中包含的音符数,`n_durations` 表示每个样本中每个音符可能的持续时间数。因此,`note_arr.shape[1:]` 表示从第二维开始的所有维度的形状,也就是 `(n_notes, n_durations)`。
这行代码的作用是将 `note_arr` 的第二维和第三维的形状分别赋值给变量 `_n_notes` 和 `_n_durations`。这样做是为了方便后面的代码对音符序列的处理。
arr = np.expand_dims(arr, axis=-1)
这行代码使用了NumPy库的expand_dims函数,将数组arr在最后一个维度(axis=-1)上增加了一个维度。例如,如果arr原本的shape为(3, 4),那么执行这行代码后,arr的shape会变为(3, 4, 1)。这个操作通常用于将一维数组转换成二维数组,或者将二维数组转换成三维数组等等。这个操作在机器学习中也经常用到,例如在图像处理中,将二维图像转换成三维张量。