arr = np.load('./data/imageData.npz') img_list = arr['arr_0'] label_list =arr['arr_1'] print(img_list.shape,label_list.shape)
时间: 2023-04-08 07:02:06 浏览: 61
ChatGPT: 这是一个关于 Python 代码的问题,我可以回答。这段代码将从 './data/imageData.npz' 文件中加载图像数据和标签数据,并将它们存储在 img_list 和 label_list 变量中。最后,它将打印出 img_list 和 label_list 的形状。
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def load_dataset(seq_len,batch_size=32): note_arr = np.load("notes_array.npy") _n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:] offset_arr = np.load("offsets_array.npy") _n_offsets = offset_arr.shape[1] note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1) _n_embeddings = note_data.shape[-1]
这段代码定义了一个名为load_dataset()的函数,用来加载音符和节奏序列数据集。它首先从文件中加载note_arr、offset_arr数组,这两个数组分别表示音符和节奏序列的二维矩阵形式。然后,通过np.concatenate()函数将这两个数组按列合并成一个新的数组note_data,其中每个元素都表示一个音符或节奏的特征向量。接着,通过np.reshape()函数将note_arr数组转换成二维矩阵形式,方便后续处理。最后,该函数返回了经过预处理和划分后的数据集dataset,以及音符、节奏和偏移量的个数n_notes、n_durations和n_offsets,以及嵌入向量的维度n_embeddings。
df_arr = np.asarray(df.stack()) message_list = df_arr.tolist()
这段代码的作用是将一个 pandas DataFrame 对象转换为一个一维的 numpy 数组,然后再将 numpy 数组转换为一个 Python 列表。具体来说,`df.stack()` 将 DataFrame 对象转换为一个多级索引的 Series 对象,`np.asarray()` 将 Series 对象转换为一个 numpy 数组,`tolist()` 将 numpy 数组转换为一个 Python 列表。这个过程可以用于将 DataFrame 中的数据转换为一个列表,方便进行后续的处理。