dr_x=reshape(x(:,:,i),1,[]); % 按轴向切片
时间: 2024-04-17 09:23:07 浏览: 20
您提供的代码是将三维数组x的第i个切片按照轴向进行展平,然后将结果存储在dr_x中。
具体来说,reshape函数用于将三维数组x的第i个切片展平为一个行向量。其中,x(:,:,i)表示提取x的第i个切片,然后reshape函数将其转换为一个行向量,并将结果存储在dr_x中。
通过这样的操作,您可以将三维数组的特定切片转换为一个行向量,方便进行进一步的处理和分析。
相关问题
# 划分训练集和测试集,70% 作为训练集 train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X) - train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 2) train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1) test_X = test_X.reshape(-1, 1, 2) train_x = torch.from_numpy(train_X) train_y = torch.from_numpy(train_Y) test_x = torch.from_numpy(test_X)
这段代码是在将数据集划分为训练集和测试集后,将其进行了reshape操作,然后将numpy数组转化为了PyTorch tensor。其中train_X和test_X是输入特征,train_Y和test_Y是对应的标签。reshape操作将二维的输入特征变成了三维的tensor,第一个维度表示样本数量,第二个维度表示每个样本只有一个特征,第三个维度表示每个特征有两个值。同样地,对于标签train_Y和test_Y,reshape操作将其从二维变成了三维tensor,第一个维度表示样本数量,第二个维度表示每个样本只有一个标签,第三个维度表示每个标签只有一个值。最后,将numpy数组转化为PyTorch tensor,可以方便地用于模型的训练和评估。
解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)
这段代码是一个数据分割函数,用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练集和测试集。其中,参数 x 和 y 分别是输入数据和输出数据,ratio 表示训练集所占比例,默认为 0.8。
首先,函数根据 ratio 计算出训练集的长度 to_train,并将其调整为能够匹配 batch_size 的长度。然后,函数将输入数据和输出数据分别划分为训练集和测试集,其中测试集的长度为输入数据总长度减去训练集长度。同样地,函数也将测试集的长度调整为能够匹配 batch_size 的长度。
接下来,函数对训练集和测试集进行了一些重塑操作,以便于后续的模型训练。其中,reshape_3 函数将训练集和测试集的输入数据转化为三维张量,reshape_2 函数将训练集和测试集的输出数据转化为二维张量。
最后,函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据,分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中,并输出了各自的形状。
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