# 数据预处理 scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data_trainnn) label = np.squeeze(label_trainnn)报错raise TypeError( TypeError: Singleton array array({'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN64, Created on: \xd6\xdc\xb6\xfe 5\xd4\xc2 9 00:55:30 2023', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'None': MatlabOpaque([(b'label', b'MCOS', b'categorical', array([[3707764736], [ 2], [ 1], [ 1], [ 1], [ 1]], dtype=uint32)) ], dtype=[('s0', 'O'), ('s1', 'O'), ('s2', 'O'), ('arr', 'O')]), '__function_workspace__': array([[ 0, 1, 73, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}, dtype=object) cannot be considered a valid collection.
时间: 2023-11-27 21:54:44 浏览: 53
这个错误提示看起来是由于你的 label 数据格式不正确导致的。可以尝试把 label_trainnn 的类型转换为 np.ndarray,并且去掉其中的 singleton 维度,即:
```
label = np.squeeze(np.array(label_trainnn))
```
然后再进行数据预处理即可。如果还有问题,请提供更多的代码和数据信息,方便定位问题。
相关问题
报错 label = label_trainnn.astype('category') AttributeError: 'dict' object has no attribute 'astype',代码# 数据预处理 scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data_trainnn) label = label_trainnn.astype('category')
报错提示中显示 `label_trainnn` 是一个字典对象,而字典对象是没有 `astype` 方法的,所以你不能够将其转换为分类类型。你需要先将字典转换为数组或者列表,然后再进行类型转换。
可以使用 `list()` 函数将字典转换为列表,例如:
```
label = list(label_trainnn.values())
label = np.array(label).astype('category')
```
或者,如果你只需要字典中的值而不需要对应的键,也可以直接使用 `label_trainnn.values()` 来获取值的列表,例如:
```
label = list(label_trainnn.values())
label = np.array(label).astype('category')
```
这样就可以将字典中的值转换为分类类型了。
scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X)
您好!
根据您的代码,您正在使用 sklearn 库中的 `StandardScaler` 类,该类用于对数据进行标准化处理。您将数据集 `X` 传递给了 `fit_transform` 方法,该方法会先对数据进行拟合(计算均值和标准差),然后对数据进行标准化转换。
请注意,您在代码中使用的 `X` 是一个变量,我无法确定它是从哪里获取的。如果需要更详细的帮助,请提供更多上下文或具体问题。我将尽力帮助您!