_csv.reader的形状如何查看

在Python中，`csv.reader`返回的是一个迭代器对象，它可以逐行读取CSV文件中的数据。如果要查看迭代器中的内容，可以通过遍历迭代器或者将迭代器转换成列表等其他类型来查看。

例如，如果要将CSV文件中所有的行转换成一个列表，可以使用以下代码：

import csv

with open('example.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)
    
print(data)

其中，`example.csv`是你的CSV文件名。这样，`data`变量就是一个包含所有行数据的列表，可以通过`print(data)`语句来查看其内容。

相关问题

c = [] # 用于合并 for i in range(50): with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（-）50第%d组emd分解结果.csv' % (i + 1), encoding='utf-8') as csvfile1: spamreader1 = csv.reader(csvfile1) data_x1 = [] for item in (spamreader1): data_x1.append(item) data_x1 = [[float(x) for x in row] for row in data_x1] data1= np.array(data_x1) with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（+）50第%d组emd分解结果.csv'%(i+1),encoding='utf-8') as csvfile2: spamreader2 = csv.reader(csvfile2) data_x2 = [] for item in (spamreader2): data_x2.append(item) data_x2 = [[float(x) for x in row] for row in data_x2] data2 = np.array(data_x2) #输出每一组的IMF[j] a = np.random.random(data2) # 按行求均值 mean_array = np.mean(a, axis=0) print(mean_array) 问题 only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

在你的代码中，有一个问题是你使用了`np.random.random()`来生成一个随机数组，但是它需要接受一个整数作为参数，表示随机数组的形状。而你传递给`np.random.random()`的参数是`data2`，它是一个numpy数组，不是整数。

为了解决这个问题，你可以直接使用`data2`数组来计算均值，而不需要使用`np.random.random()`。请尝试以下修改后的代码：

import numpy as np
import csv

# 创建空列表用于合并
c = []

for i in range(50):
    with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（-）50第%d组emd分解结果.csv' % (i + 1), encoding='utf-8') as csvfile1:
        spamreader1 = csv.reader(csvfile1)
        data_x1 = []
        for item in spamreader1:
            data_x1.append(item)
    data_x1 = [[float(x) for x in row] for row in data_x1]
    data1 = np.array(data_x1)
    
    with open(r'E:\\a科研\\算法实现\\上海CEEMD-EMD分解结果\\（+）50第%d组emd分解结果.csv' % (i + 1), encoding='utf-8') as csvfile2:
        spamreader2 = csv.reader(csvfile2)
        data_x2 = []
        for item in spamreader2:
            data_x2.append(item)
    data_x2 = [[float(x) for x in row] for row in data_x2]
    data2 = np.array(data_x2)
    
    # 按列求均值
    mean_array = np.mean(data2, axis=0)
    print(mean_array)
    
    # 将均值添加到列表中
    c.append(mean_array)

# 合并所有均值数组
merged_array = np.concatenate(c, axis=0)

print(merged_array.shape)  # 输出 (50, 11944)

这样，你将得到一个形状为(50, 11944)的数组`merged_array`，其中每一行是每一组的均值数组。

import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense import csv with open('E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海高频重构.csv') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) float_row = [] for row in reader: float_row.append([float(value) for value in row]) data = np.array(float_row, dtype=float) target = np.array(float_row, dtype=float) # 将 target 数组的维度与 data 数组保持一致 # 数据预处理，将数据变为 (samples, time steps, features) 的形状 data = data.reshape((1, 1, 1945)) # 创建模型 model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1945))) # 更新 input_shape 的大小 model.add(Dense(1945)) # 更新 Dense 层的大小 model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(data, target, epochs=1000, verbose=2) # 预测结果 result = model.predict(data, verbose=0) print(result) cannot reshape array of size 1944 into shape (1,1,1945)

在你的代码中，出现了一个错误。根据错误提示 `cannot reshape array of size 1944 into shape (1,1,1945)`，我们可以看到你尝试将 `data` 数组重新形状为 `(1, 1, 1945)`，但是 `data` 数组的大小为 1944，并不能重塑为 `(1, 1, 1945)`。

这个问题可能是由于数据的维度不匹配导致的。在你的代码中，你将 `float_row` 数组用于构建 `data` 和 `target` 数组，而 `float_row` 数组的长度为 1944，而不是 1945。因此，你需要确保你的数据维度正确，并且 `data` 和 `target` 的长度一致。

如果你确定数据的维度应该是 `(1, 1, 1944)`，而不是 `(1, 1, 1945)`，那么你只需要将 `model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1945)))` 这一行代码中的 `input_shape` 参数修改为 `(1, 1944)` 即可。

修复后的代码如下所示：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import csv

with open('E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海高频重构.csv') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    float_row = []
    for row in reader:
        float_row.append([float(value) for value in row])

data = np.array(float_row, dtype=float)
target = np.array(float_row, dtype=float)  # 将 target 数组的维度与 data 数组保持一致

# 数据预处理，将数据变为 (samples, time steps, features) 的形状
data = data.reshape((1, 1, 1944))  # 更新为 (1, 1, 1944)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1944)))  # 更新 input_shape 的大小为 (1, 1944)
model.add(Dense(1944))  # 更新 Dense 层的大小为 1944
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, verbose=2)

# 预测结果
result = model.predict(data, verbose=0)
print(result)

请确保文件路径 `E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海高频重构.csv` 是正确的，并且文件中的数据按照你的预期进行处理。