请解释y_Pre = np.hstack((y_Pre, y_Pre1[i])) y_lbl = np.hstack((y_lbl, y_lbl1[i]))
时间: 2024-06-06 12:11:11 浏览: 8
这两行代码使用了 NumPy 库中的 hstack 函数,将 y_Pre1[i] 和 y_lbl1[i] 两个一维数组水平(即在行方向上)拼接到 y_Pre 和 y_lbl 两个一维数组的末尾。
具体来说,y_Pre1[i] 是一个长度为 1 的一维数组,而 y_Pre 是一个长度为 n 的一维数组,n 表示之前已经拼接好的元素个数。通过 hstack 函数将 y_Pre1[i] 拼接到 y_Pre 的末尾,得到一个长度为 n+1 的一维数组,存储在 y_Pre 变量中。
同理,y_lbl1[i] 是一个长度为 1 的一维数组,而 y_lbl 是一个长度为 n 的一维数组。通过 hstack 函数将 y_lbl1[i] 拼接到 y_lbl 的末尾,得到一个长度为 n+1 的一维数组,存储在 y_lbl 变量中。
这两行代码的作用是将 y_Pre1[i] 和 y_lbl1[i] 两个元素添加到 y_Pre 和 y_lbl 两个数组的末尾。
相关问题
X = norm(X, 0, 255) X = np.uint8(X) print(X.min(), X.max()) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] Y_train = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), train_idx))) Y_val = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), val_idx))) Y_test = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), test_idx))) print(X_train.shape, Y_train.shape) print(X_val.shape, Y_val.shape) print(X_test.shape, Y_test.shape)解释代码
这段代码主要是对数据进行预处理和划分,具体步骤如下:
1. 对数据X进行归一化,使其数值范围在0到255之间,使用的是norm函数。
2. 将归一化后的数据X转换为无符号8位整型,使用的是np.uint8函数。
3. 打印出X的最小值和最大值,以便检查归一化是否成功。
4. 根据给定的索引train_idx、val_idx和test_idx将数据X划分为训练集、验证集和测试集,分别赋值给X_train、X_val和X_test。
5. 根据相同的索引,将标签lbl中的对应标签转换为数字,然后分别赋值给Y_train、Y_val和Y_test。
6. 打印出数据集的形状和标签的形状,以便检查数据是否划分正确。
请解释 for fold in range(2, 18): y_Pre1 = [] y_lbl1 = [] y_Pre = [[]] y_lbl = [[]]
这段代码使用了循环语句,使用变量`fold`从2到17进行循环,表示需要进行2到17次的操作。
在每次循环中,代码会创建4个空列表:`y_Pre1`、`y_lbl1`、`y_Pre`和`y_lbl`。
其中,`y_Pre1`和`y_lbl1`用于存储某些数据的预测值和标签值,`y_Pre`和`y_lbl`则是二维列表,用于存储每次循环中的所有`y_Pre1`和`y_lbl1`。
换句话说,每次循环中会生成一个`y_Pre`和`y_lbl`的列表,而这些列表会被添加到`y_Pre`和`y_lbl`这两个二维列表中,最终得到的就是一个包含多个`y_Pre`和`y_lbl`的二维列表。
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