np.expand_dims(x_train,axis=-1)
时间: 2023-08-09 22:08:17 浏览: 108
`np.expand_dims(x_train, axis=-1)` 是一个 Numpy 函数,用于在指定的轴上扩展数组的维度。这个函数将会在 `x_train` 数组的最后一个轴上增加一个维度。
具体来说,`x_train` 是一个 Numpy 数组,`axis=-1` 表示在最后一个轴上进行扩展。例如,如果 `x_train` 是一个形状为 (100, 32, 32) 的数组,那么使用 `np.expand_dims(x_train, axis=-1)` 将会返回一个形状为 (100, 32, 32, 1) 的新数组。
这种操作通常在深度学习中使用,当输入数据需要与模型的输入维度匹配时,可以使用 `np.expand_dims` 来增加维度。
相关问题
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1) 解释
这行代码是用来将训练数据x_train的维度扩展一维的操作。其中,np.expand_dims()函数的作用是在原数据的指定位置添加一个新的维度,这里指定的是最后一个维度(axis=-1),也就是在数据的最后一个维度上添加一个新的维度。具体地,如果原来的x_train数据形状为(n, m),则添加后的形状为(n, m, 1)。这个操作通常是为了使数据符合模型的输入形状要求,例如在卷积神经网络中,输入数据的形状通常是(n, m, c),其中c为通道数,如果输入数据只有(n, m)的形状,则需要先将数据扩展一维以满足要求。
data00=data m,n = np.shape(data00) a = np.array(data00) Data00 = a[1:m,2:n] Data00 = Data00.astype(np.float64) Power = Data00[:,13] Power_train = Power[0:96] P_min = np.min(Power_train) P_gap = np.max(Power_train)-np.min(Power_train) Power_uni = (Power-P_min)/P_gap # 提取imfs和剩余信号res emd = EMD() emd.emd(Power_uni) imfs, res = emd.get_imfs_and_residue() N = len(imfs) P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0) P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0) P_L = res P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1) P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1) P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1) Nwp = Data00[:,0:7] Nwp_train = Nwp[0:96] N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) 优化代码
以下是部分代码的优化建议:
1. 对于以下代码段:
```
a = np.array(data00)
Data00 = a[1:m,2:n]
```
可以合并为一行:
```
Data00 = np.array(data00)[1:m,2:n]
```
2. 对于以下代码段:
```
P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)
P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)
P_L = res
P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1)
P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1)
P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1)
```
可以使用 `np.newaxis` 替代 `np.expand_dims` 来实现:
```
P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)[:, np.newaxis]
P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)[:, np.newaxis]
P_L = res[:, np.newaxis]
```
3. 对于以下代码段:
```
N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0)
Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)
```
可以使用 `np.ptp` 函数(peak-to-peak)来计算最大值和最小值的差:
```
N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
N_gap = np.ptp(Nwp_train,axis=0)
Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)
```
4. 对于以下代码段:
```
Weather = Data00[:,7:13]
Weather_train = Weather[0:96]
W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0)
Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)
```
可以使用与第三个优化建议类似的方法:
```
Weather = Data00[:,7:13]
Weather_train = Weather[0:96]
W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
W_gap = np.ptp(Weather_train,axis=0)
Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)
```
当然,以上只是一些简单的优化建议,具体的优化效果还需要根据实际情况进行评估。