np.array(t_fea), np.array(f_fea), np.array(ie_fea)这三个数组如何将他们连接起来
时间: 2023-11-20 15:50:02 浏览: 34
要将这三个数组连接起来,您可以使用`np.concatenate()`函数。以下是一个示例代码:
```python
fea = np.concatenate((np.array(t_fea), np.array(f_fea), np.array(ie_fea)))
```
这将把`t_fea`、`f_fea`和`ie_fea`这三个数组按顺序连接起来,形成一个新的数组`fea`。请确保这三个数组具有相同的维度,以便能够正确地连接它们。
相关问题
train_fea = np.array([[]])
`train_fea = np.array([[]])` 这行代码创建了一个行数为 1,列数为 0 的二维空数组。这个数组中没有任何元素,因为第二个方括号中没有任何元素。
如果你需要创建一个空的二维数组,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
train_fea = np.empty((0, n)) # n 为列数
```
其中,`(0, n)` 表示行数为 0,列数为 `n` 的二维数组。这个数组中没有任何元素,但是可以向其中添加元素。如果你希望创建一个全是 0 的二维数组,可以使用 `np.zeros()` 方法,例如:
```python
import numpy as np
train_fea = np.zeros((0, n)) # n 为列数
```
这样就创建了一个行数为 0,列数为 `n`,元素全部为 0 的二维数组。
mm = preprocessing.MinMaxScaler() fea_train_scaled = mm.fit_transform(fea_train)
这段代码使用了`preprocessing`模块中的`MinMaxScaler`类来进行特征缩放。`MinMaxScaler`是一种常用的特征缩放方法,将数据缩放到指定的范围内。
在代码中,`mm`是`MinMaxScaler`类的一个实例化对象。接下来,使用`fit_transform()`方法将`fea_train`数据集进行拟合和转换,得到经过缩放后的数据集`fea_train_scaled`。
具体代码如下:
```python
from sklearn import preprocessing
mm = preprocessing.MinMaxScaler()
fea_train_scaled = mm.fit_transform(fea_train)
```
请注意,在使用`MinMaxScaler`进行特征缩放之前,需要确保`fea_train`是一个二维的数组或矩阵类型的数据,其中行表示样本,列表示特征。如果你的数据不符合这个要求,请先对数据进行必要的处理和转换。