X.shape[1:]
时间: 2023-09-26 09:04:42 浏览: 33
This expression retrieves the shape of the input features (X) excluding the first dimension, which represents the number of samples.
For example, if X is a tensor with shape (100, 28, 28, 1), where 100 is the number of samples, 28x28 is the size of each image, and 1 is the number of color channels, then X.shape[1:] would return (28, 28, 1).
相关问题
加载训练MNIST数据集 #加载数据集(输入代码): #查看训练数据集结构(输入代码): 输入结果: x_train.shape: y_train.shape: x_test.shape: y_test.shape:
以下是加载MNIST数据集和查看数据集结构的代码:
```python
import tensorflow as tf
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 输出训练集和测试集的形状
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)
```
运行结果:
```
x_train.shape: (60000, 28, 28)
y_train.shape: (60000,)
x_test.shape: (10000, 28, 28)
y_test.shape: (10000,)
```
说明训练集包含60000个28x28的图像,测试集包含10000个28x28的图像。标签是长度为60000和10000的一维数组。
X=data.iloc[:-1,:] y=data.iloc[1:,feat-1:feat]#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)
这是一段 Python 代码,它的作用是将处理后的 DataFrame 变量 `data` 和 `yy` 进一步切片,分别将特征数据和目标数据分别赋给变量 `X` 和 `y`。
1. `X=data.iloc[:-1,:]`:使用 `iloc` 函数对 DataFrame 变量 `data` 进行切片,选择除最后一行以外的所有行和所有列,将切片结果赋给变量 `X`,表示我们要将处理后的数据作为输入数据 `X`。
2. `y=data.iloc[1:,feat-1:feat]`:使用 `iloc` 函数对 DataFrame 变量 `data` 进行切片,选择除第一行以外的所有行和第 7 列,将切片结果赋给变量 `y`,表示我们要将处理后的数据作为输出数据 `y`。
3. `print(X.shape)`:使用 `shape` 属性打印变量 `X` 的形状,即输出 `X` 的行数和列数。
4. `print(y.shape)`:使用 `shape` 属性打印变量 `y` 的形状,即输出 `y` 的行数和列数。