train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y');
时间: 2023-12-24 19:32:40 浏览: 52
这段代码用于对训练和测试数据进行预处理。首先,使用reshape函数将训练数据(train_x)和测试数据(test_x)的维度重新调整为28x28x60000和28x28x10000。然后,使用double函数将数据转换为双精度浮点型。最后,除以255将像素值的范围从0-255缩放到0-1之间。对于训练标签(train_y)和测试标签(test_y),同样使用double函数将其转换为双精度浮点型。
相关问题
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M)); P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N)); t_train = t_train'; t_test = t_test' ;
这段代码将训练和测试数据的格式进行了调整。具体来说,P_train 和 P_test 都是原始数据,形状为 (f_, M) 和 (f_, N),其中 f_ 是特征数,M 和 N 分别是训练集和测试集的样本数。reshape 函数将这两个数组转化为形状为 (f_, 1, 1, M) 和 (f_, 1, 1, N) 的四维数组,这样做是为了与神经网络的输入格式相匹配。
同时,t_train 和 t_test 是原始数据的标签,形状为 (1, M) 和 (1, N),这里使用转置操作将它们变成形状为 (M, 1) 和 (N, 1) 的二维数组,以便后续处理。需要注意的是,这里的 double 函数将原始数据转化为双精度浮点数类型。
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。
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