P_train=double(reshape(P_train,13,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,13,1,1,N));,错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一,以自动计算该维度的适当大小。
时间: 2023-09-04 19:08:45 浏览: 48
这个错误提示是因为你使用的reshape函数改变了数组的元素数量,而MATLAB默认不允许这样的操作。解决方法是在reshape函数中指定数组的维度大小,让MATLAB自动计算另一个维度的大小以保持元素数量不变。下面是正确的代码示例:
```
P_train = double(reshape(P_train, [13, 1, 1, M]));
P_test = double(reshape(P_test, [13, 1, 1, N]));
```
在这个例子中,我们使用了方括号[]来指定reshape函数的维度大小,这样MATLAB就可以自动计算另一个维度的大小,保持元素数量不变。
相关问题
转为python代码:p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));
好的,下面是转换后的 Python 代码:
```python
import numpy as np
M = P_train.shape[0]
N = P_test.shape[0]
p_train = np.array(P_train).reshape(11, 1, 1, M).astype(float)
p_test = np.array(P_test).reshape(11, 1, 1, N).astype(float)
```
请确保在运行此代码之前,已经导入了必要的库并且 P_train 和 P_test 的值已经定义。这段代码将会将 P_train 和 P_test 转换为 4D 数组,其中维度分别是 11, 1, 1 和 M(对于 P_train)以及 N(对于 P_test)。同时,它还将数据类型转换为 float。
res=result; %% 划分训练集与测试集 P_train=res(1:30:21600,10)'; T_train=res(1:30:21600,11)'; M=size(P_train,2); P_test=res(21600:30:end,10)'; T_test=res(21600:30:end,11)'; 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 P_train=double(reshape(P_train,10,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,10,1,1,N));错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一,以自动计算该维度的适当大小。
这段代码中使用了错误的 reshape 函数。根据错误提示,元素数不能更改。正确的使用方法应该是将要改变的维度的大小设为 [],让 reshape 函数自动计算该维度的大小。修改后的代码如下:
```
res=result; %% 划分训练集与测试集
P_train=res(1:30:21600,10)';
T_train=res(1:30:21600,11)';
M=size(P_train,2);
P_test=res(21600:30:end,10)';
T_test=res(21600:30:end,11)';
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
P_train=double(reshape(P_train,[],1,1,M));
P_test=double(reshape(P_test,[],1,1,N));
```
这样修改后,reshape 函数会自动计算要改变的维度的大小,从而避免出现错误。