transposed_data

"transposed_data"通常是指在MATLAB中对矩阵进行转置操作后得到的结果。矩阵转置指的是将矩阵的行变成列，或者将列变成行。你可以使用`'`运算符（单引号）或`. transpose()`方法来实现矩阵的转置。

例如，如果你有一个名为`data`的矩阵：

data = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; % 假设这是你的数据矩阵

你可以这样转置它：

transposed_data = data'; % 使用单引号进行转置
or
transposed_data = transpose(data); % 使用transpose()函数

转置后的`transposed_data`将会是：

1     4     7
2     5     8
3     6     9

相关问题

transposed_data = list(zip(*sheet_data1)) TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable

这个错误通常出现在使用`zip`函数时，其中一个输入参数是`numpy.int64`类型的对象。这个错误的原因可能是在使用`zip`函数之前，没有正确地处理`numpy`数组中的数据类型。

为了解决这个问题，你可以尝试将`numpy`数组中的数据类型转换为Python内置类型，如整数或浮点数，以确保输入到`zip`函数中的数据类型是可迭代的对象。你可以使用`astype`方法来完成类型转换，例如：

sheet_data1 = sheet_data1.astype(int)

这将把`sheet_data1`数组中的所有元素转换为整数类型。如果你需要保留浮点数类型，可以使用`float`代替`int`。然后再次运行你的代码，看看是否还会出现相同的错误。

Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 76, in <module> main() File "E:\PycharmProjects\L_widar\train.py", line 49, in main for step, (x,y) in train_loader: File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 345, in __next__ data = self._next_data() File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 385, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 47, in fetch return self.collate_fn(data) File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in default_collate return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 79, in <listcomp> return [default_collate(samples) for samples in transposed] File "D:\anaconda3\envs\py38_pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\collate.py", line 55, in default_collate return torch.stack(batch, 0, out=out) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [8] at entry 0 and [0] at entry 1 进程已结束,退出代码1

这个错误提示显示您的数据集中有不同长度的张量，但是在一次批处理中，`torch.stack()`函数要求每个张量都具有相同的大小。因此，您需要检查数据集中的张量，确保它们具有相同的大小。您可以使用`torch.utils.data.DataLoader`的`collate_fn`参数来自定义如何组合不同大小的张量。另外，您还可以使用`torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()`函数将不同长度的张量填充到相同的长度。