请问t_train=double(t_train)'是什么意思?
时间: 2024-04-22 19:28:27 浏览: 20
在这段代码中,`t_train` 是一个向量,`t_train=double(t_train)'` 的作用是将 `t_train` 转置,并将结果重新赋值给 `t_train`。
具体来说,`double(t_train)` 将 `t_train` 向量转换为 `double` 类型。然后,`'` 运算符表示对 `double(t_train)` 的转置操作。最后,将转置后的结果重新赋值给 `t_train`。
这个操作通常用于将行向量转置为列向量。在 MATLAB 中,向量的默认方向是行向量,而某些计算或函数可能需要列向量作为输入。通过使用 `t_train=double(t_train)'`,我们可以确保 `t_train` 被转置为列向量。
需要注意的是,在进行转置操作时,数据类型可能会发生变化。例如,如果原始的 `t_train` 是整数类型,转置后的结果可能会变为浮点数类型。因此,在使用转置操作时,需要注意数据类型的一致性和后续计算的要求。
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P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M)); P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N)); t_train = t_train'; t_test = t_test' ;
这段代码将训练和测试数据的格式进行了调整。具体来说,P_train 和 P_test 都是原始数据,形状为 (f_, M) 和 (f_, N),其中 f_ 是特征数,M 和 N 分别是训练集和测试集的样本数。reshape 函数将这两个数组转化为形状为 (f_, 1, 1, M) 和 (f_, 1, 1, N) 的四维数组,这样做是为了与神经网络的输入格式相匹配。
同时,t_train 和 t_test 是原始数据的标签,形状为 (1, M) 和 (1, N),这里使用转置操作将它们变成形状为 (M, 1) 和 (N, 1) 的二维数组,以便后续处理。需要注意的是,这里的 double 函数将原始数据转化为双精度浮点数类型。
res=result; %% 划分训练集与测试集 P_train=res(1:30:21600,10)'; T_train=res(1:30:21600,11)'; M=size(P_train,2); P_test=res(21600:30:end,10)'; T_test=res(21600:30:end,11)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,10,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,10,1,1,N));错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一,以自动计算该维度的适当大小。
这段代码中使用了错误的 reshape 函数。根据错误提示,元素数不能更改。正确的使用方法应该是将要改变的维度的大小设为 [],让 reshape 函数自动计算该维度的大小。修改后的代码如下:
```
res=result; %% 划分训练集与测试集
P_train=res(1:30:21600,10)';
T_train=res(1:30:21600,11)';
M=size(P_train,2);
P_test=res(21600:30:end,10)';
T_test=res(21600:30:end,11)';
N=size(P_test,2);
%% 数据归一化
[P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1);
P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input);
t_train=categorical(T_train)';
t_test=categorical(T_test);
%% 数据平铺
P_train=double(reshape(P_train,[],1,1,M));
P_test=double(reshape(P_test,[],1,1,N));
```
这样修改后,reshape 函数会自动计算要改变的维度的大小,从而避免出现错误。