将数据大小为300*21504的sig_1.csv文件reshape为300*21*1024
时间: 2023-10-21 19:59:37 浏览: 40
可以使用numpy库中的reshape函数,代码如下:
```python
import numpy as np
sig_1 = np.genfromtxt('sig_1.csv', delimiter=',')
reshaped_sig_1 = sig_1.reshape((300, 21, 1024))
```
其中,sig_1.csv文件中的数据可以用numpy库中的genfromtxt函数读取,delimiter参数表示csv文件的分隔符。reshape函数中的参数表示要将数据重塑成的形状,第一个参数300表示要重塑为300行,第二个参数21表示要重塑为21列,第三个参数1024表示每个元素的长度为1024。
相关问题
class EncodingDefs { public: static const int RAW = 0; static const int COPYRECT = 1; static const int RRE = 2; static const int HEXTILE = 5; static const int TIGHT = 7; static const int ZRLE = 16; static const char *const SIG_RAW; static const char *const SIG_COPYRECT; static const char *const SIG_RRE; static const char *const SIG_HEXTILE; static const char *const SIG_TIGHT; static const char *const SIG_ZRLE; };
这是一个 C++ 类 EncodingDefs,它定义了一些常量和字符串常量,用于表示远程桌面协议中的编码类型。
其中,常量 RAW、COPYRECT、RRE、HEXTILE、TIGHT 和 ZRLE 分别表示编码类型的编号。这些常量的值是固定的,不能修改。
另外,类中还定义了一些字符串常量,包括 SIG_RAW、SIG_COPYRECT、SIG_RRE、SIG_HEXTILE、SIG_TIGHT 和 SIG_ZRLE。这些字符串常量是编码类型的名称,可以用于在日志或其他输出中表示编码类型的名称。这些字符串常量的值也是固定的,不能修改。
这个类的作用是提供一种便捷的方式来表示和访问远程桌面协议中的编码类型,使得代码更加易读和维护。
Ker_base = [(1 : length(unique(Ybase)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_hold = [(1 : length(unique(Yhold)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)]; Ker_val = [(1 : length(unique(Yval)))', exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)];
在这段代码中,分别计算了基础数据集(`Ker_base`)、保留样本集(`Ker_hold`)和验证样本集(`Ker_val`)之间的核矩阵。
具体来说,代码中进行了以下操作:
- 对于基础数据集(`Ker_base`):
- `(1 : length(unique(Ybase)))'`:创建一个列向量,其中每个元素表示基础数据集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase)`:计算基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Ybase, Sig_Ybase) .^ 2)`:对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算,得到核矩阵。
- 对于保留样本集(`Ker_hold`):
- `(1 : length(unique(Yhold)))'`:创建一个列向量,其中每个元素表示保留样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase)`:计算保留样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yhold, Sig_Ybase) .^ 2)`:对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算,得到核矩阵。
- 对于验证样本集(`Ker_val`):
- `(1 : length(unique(Yval)))'`:创建一个列向量,其中每个元素表示验证样本集的类别标签的索引。
- `pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase)`:计算验证样本集类别特征签名与基础数据集类别特征签名之间的欧氏距离矩阵。
- `exp(-opt.gamma(g) * pdist2_fast(Sig_Yval, Sig_Ybase) .^ 2)`:对欧氏距离矩阵中的每个元素进行指数计算,得到核矩阵。
这些操作使用了 `pdist2_fast` 函数计算欧氏距离,并在其基础上通过指数计算得到核矩阵。这些核矩阵将用于后续的模型训练和评估过程。