y_train = np.array(y_train) y_test = np.array(y_test) x_train = np.array(x_train) x_test = np.array(x_test)如何让这个代码更简洁
时间: 2023-12-24 22:00:17 浏览: 47
可以直接使用numpy的array函数来将数据集转换为numpy数组,不需要再单独定义变量。代码可以简化为:
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test)
y_test = np.array(y_test)
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lstm_output=np.array(lstm_output) x_train,y_train,x_test,y_test=\
这段代码将 LSTM 层的输出 `lstm_output` 转换为 Numpy 数组,并将数据集划分为训练集和测试集。
首先,使用 `np.array()` 函数将 `lstm_output` 转换为 Numpy 数组,得到变量 `lstm_output`。
然后,使用 `train_test_split()` 函数将数据集划分为训练集和测试集。该函数的输入参数为 `lstm_output` 和标签 `y`,其中标签 `y` 可以是原始数据集的标签,也可以是经过 One-Hot 编码的标签。该函数的输出为四个变量,分别为训练集的数据、训练集的标签、测试集的数据和测试集的标签,即:
```
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(lstm_output, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`test_size=0.2` 表示将数据集划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集,`random_state=42` 表示随机种子为 42,保证每次划分的结果相同。
最后,将训练集的数据、训练集的标签、测试集的数据和测试集的标签分别赋值给变量 `x_train`、`y_train`、`x_test` 和 `y_test`。
x_train, x_validation, x_test = np.array(x_train), np.array(x_validation), np.array(x_test) x_train_Vx, x_train_SH, x_train_DV = np.split(x_train, 3, axis=2) x_validation_Vx, x_validation_SH, x_validation_DV = np.split(x_validation, 3, axis=2) x_test_Vx, x_test_SH, x_test_DV = np.split(x_test, 3, axis=2)
这段代码使用了`numpy`中的`np.array`和`np.split`函数,将`x_train`、`x_validation`和`x_test`分别划分为三个部分。
首先,将`x_train`、`x_validation`和`x_test`转换为`numpy`数组:
```
x_train, x_validation, x_test = np.array(x_train), np.array(x_validation), np.array(x_test)
```
然后,使用`np.split`函数将每个数组分成三个部分。`axis=2`表示在第三个维度上进行划分。
```
x_train_Vx, x_train_SH, x_train_DV = np.split(x_train, 3, axis=2)
x_validation_Vx, x_validation_SH, x_validation_DV = np.split(x_validation, 3, axis=2)
x_test_Vx, x_test_SH, x_test_DV = np.split(x_test, 3, axis=2)
```
这里将`x_train`、`x_validation`和`x_test`分别划分为三个部分,分别为`Vx`、`SH`和`DV`。所以最终会得到`x_train_Vx`、`x_train_SH`、`x_train_DV`、`x_validation_Vx`、`x_validation_SH`、`x_validation_DV`、`x_test_Vx`、`x_test_SH`和`x_test_DV`这九个变量。