X_train = np.reshape( X_train, (X_train.shape[0], -1) ) # Turn the image to 1-D mean_image = np.mean( X_train, axis=0 ) # 求每一列均值。即求所有图片每一个像素上的平均值

这段代码将训练数据集 `X_train` 的形状从 `(num_samples, height, width)` 转换为 `(num_samples, height * width)`，即将图像转换为一维向量。

`np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], -1))` 使用 NumPy 的 `reshape` 函数来改变数组的形状。第一个参数是要改变形状的数组，第二个参数是新的形状。在这里，`X_train.shape[0]` 是训练样本的数量，`-1` 表示根据原始形状自动计算。因此，这行代码将 `X_train` 的形状改变为 `(num_samples, height * width)`。

接下来的一行代码 `mean_image = np.mean(X_train, axis=0)` 计算了每列的平均值，即计算了所有图像每个像素位置上的平均值。`np.mean` 函数中的 `axis=0` 参数表示沿着列方向计算平均值。结果存储在 `mean_image` 中，它是一个包含每个像素位置平均值的一维数组。

通过这段代码，你可以得到训练数据集中每个像素位置的平均值，并可以在后续的处理中使用 `mean_image`。

相关问题

# Subsample the data for more efficient code execution in this exercise num_training = 5000 mask = list(range(num_training)) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] num_test = 500 mask = list(range(num_test)) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # Reshape the image data into rows X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], -1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], -1)) print(X_train.shape, X_test.shape)

在这段代码中，我们对训练数据集和测试数据集进行了子采样，以提高代码执行效率。

首先，我们定义了变量 `num_training` 和 `num_test`，分别表示要从训练数据集和测试数据集中选择的样本数量。

然后，我们使用 `list(range(num_training))` 创建一个包含从 0 到 `num_training-1` 的列表，并将其赋值给变量 `mask`。这个列表将用于对训练数据集进行子采样。

接下来，我们使用 `mask` 列表对训练数据集进行索引操作，将子采样后的结果赋值给变量 `X_train` 和 `y_train`。这样就得到了包含 `num_training` 个样本的训练数据集。

同样的步骤也适用于测试数据集。我们创建了一个包含从 0 到 `num_test-1` 的列表，并将其赋值给变量 `mask`。然后，使用 `mask` 对测试数据集进行索引操作，得到包含 `num_test` 个样本的子采样后的测试数据集，赋值给变量 `X_test` 和 `y_test`。

最后，我们使用 `np.reshape` 函数将图像数据转换为行向量的形式。通过将第二个参数设置为 `-1`，函数会自动计算行数，以保持原始数据的总大小不变。这样做是为了适应某些机器学习算法对输入数据的要求。最后，我们打印出变量 `X_train` 和 `X_test` 的形状，以确认数据的维度是否正确。

这段代码的目的是对数据集进行子采样，并将图像数据转换为行向量的形式，以便在后续的代码中更高效地执行。

dataset = new_data.values train= dataset #valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # 重塑训练数据格式为三维形式 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1)) # 创建 LSTM 模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1], 1))) model.add(Dense(1)) # 编译并拟合模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - 30 - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test)模型预测值为nan

根据代码，可能的原因有以下几种：

1. 数据集中可能存在缺失值或异常值。可以通过检查数据集来解决此问题。

2. 在进行数据归一化时，MinMaxScaler可能没有正确地处理数据。可以尝试使用其他归一化方法来处理数据。

3. 模型可能存在训练不充分的问题，需要增加训练次数或增加训练数据量。

4. 模型中的某些参数可能需要调整，例如LSTM单元数、学习率等。

建议进行逐个排查，找出问题所在。