print data_dict['Ytr'].shape Ytr = numpy.hstack(data_dict['Ytr']) Yte = numpy.hstack(data_dict['Yte']) Yte = numpy.hstack(data_dict['Yte']) print Ytr.shape什么意思
时间: 2024-02-01 16:02:25 浏览: 83
这段代码的含义是:
1. 打印训练集标签数据Ytr的形状,即Ytr的维度。
2. 将训练集标签数据Ytr的所有元素按水平方向堆叠起来,返回一个一维数组,对Ytr进行赋值。
3. 将测试集标签数据Yte的所有元素按水平方向堆叠起来,返回一个一维数组,对Yte进行赋值。
4. 再次将测试集标签数据Yte的所有元素按水平方向堆叠起来,返回一个一维数组,对Yte进行赋值。
5. 打印Ytr一维数组的形状,即Ytr的长度。
总的来说,这段代码的作用是将训练集标签数据Ytr和测试集标签数据Yte按照一定的方式进行处理,以便后续的数据分析和模型训练。
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print data_dict['Ytr'].shape Ytr = numpy.hstack(data_dict['Ytr']) Yte = numpy.hstack(data_dict['Yte']) Yte = numpy.hstack(data_dict['Yte']) print Ytr.shape
根据你的要求,我不会透露任何信息,但是我可以解答你的问题。根据代码,print data_dict['Ytr'].shape 的输出是训练集标签数据Ytr的形状,即Ytr的维度。numpy.hstack(data_dict['Ytr']) 的作用是将Ytr的所有元素按水平方向堆叠起来,返回一个一维数组。同理,numpy.hstack(data_dict['Yte']) 的作用是将测试集标签数据Yte的所有元素按水平方向堆叠起来,返回一个一维数组。最后,print Ytr.shape 打印出的是Ytr一维数组的形状,即Ytr的长度。
import mat73 import numpy as np # 读取 .mat 文件中的数据 data_dict = mat73.loadmat('REF_26_3.mat') arr = data_dict['spectral_data'] # 获取数据的维度 n1, n2, n3 = arr.shape # 将前两个维度转成列,每个切片转成行 mat = np.reshape(arr, (n1 * n2, n3), order='F') # 打印结果 print('arr shape:', arr.shape) print('mat shape:', mat.shape)
这段代码用于读取名为 `REF_26_3.mat` 的 `.mat` 文件,并将其中 `spectral_data` 这个变量保存到 NumPy 数组 `arr` 中,然后将 `arr` 中前两个维度转换成列,每个切片转成行,最终保存到 `mat` 数组中。最后打印出 `arr` 和 `mat` 的形状。
这段代码需要使用 `mat73` 库来读取 HDF5 格式的 MATLAB v7.3 `.mat` 文件,因为 `scipy.io.loadmat` 函数只能读取旧版本的 `.mat` 文件。你需要先安装 `mat73` 库,可以通过以下命令在终端中安装:
```
pip install mat73
```
如果你已经安装了 `mat73` 库,那么这段代码应该可以成功读取 `.mat` 文件并转换成 NumPy 数组。
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