matlab中p_train = double(reshape(p_train, 7, 1, 1, m)) 是什么意思

在MATLAB中，代码“p_train = double(reshape(p_train, 7, 1, 1, m))”的意思是将变量p_train的形状进行重新调整，并将其转换为double类型。
首先，reshape函数用于对p_train进行形状调整。通过代码中的参数7、1、1分别表示新形状的维度。7表示新形状的第一个维度大小，1表示第二个维度大小，1表示第三个维度大小。由于我们只需要将p_train变为一个7行1列的矩阵，因此这里新形状的维度是[7,1,1, m]，其中m是p_train的原始维度。
其次，double函数用于将p_train的数据类型转换为double类型。通常情况下，p_train可能是一个由其他数据类型组成的数组，所以我们使用double函数来强制将其转换为double类型的数组。这样做是为了确保p_train在进行后续计算时具有所需的数值精度和数据类型。
综上所述，通过这行代码，我们将p_train的形状调整为[7,1,1, m]的数组，并将其数据类型转换为double类型。

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vp_train = double(reshape(p_train, num_dim, 1, 1, M)); vp_test = double(reshape(p_test , num_dim, 1, 1, N)); vt_train = categorical(T_train)'; vt_test = categorical(T_test )';

这段代码是将输入数据进行处理，将训练集和测试集的数据分别转化为四维矩阵。其中，p_train和p_test是输入的数据，num_dim是数据的维数，M和N分别是训练集和测试集的样本数。将输入数据转化为四维矩阵是为了满足神经网络的输入格式要求。同时，将目标变量T_train和T_test转化为分类变量，即将其从数值型数据转化为分类数据，这也是为了满足神经网络模型的要求。其中，categorical()是MATLAB中的一个函数，用于将数值型数据转化为分类数据。

将这段matlab语言转为python语言：res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));

下面是将上述 Matlab 代码转换为 Python 代码的结果：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 读取Excel文件
res = pd.read_excel(r'C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx')

# 划分训练集和测试集
temp = np.arange(1, 449920)

P_train = res.iloc[temp[:349920], :11].T.values
T_train = res.iloc[temp[:349920], 11].T.values
M = P_train.shape[1]

P_test = res.iloc[temp[349920:], :11].T.values
T_test = res.iloc[temp[349920:], 11].T.values
N = P_test.shape[1]

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train.T).T
P_test_scaled = scaler.transform(P_test.T).T

ps_input = scaler.get_params()

t_train = pd.get_dummies(T_train).T.values
t_test = pd.get_dummies(T_test).T.values

# 数据平铺
p_train = P_train_scaled.reshape(11, 1, 1, M).astype(float)
p_test = P_test_scaled.reshape(11, 1, 1, N).astype(float)

请确保在运行此代码之前已导入所需的库，并且确保 Excel 文件的路径是正确的。此外，我还假设 Excel 文件中的数据已经按照你的要求进行了排列。在 Python 中，我们使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并且使用 sklearn 库中的 MinMaxScaler 类来进行数据归一化。最后，使用 numpy 库来进行数组的重塑操作。