X = np.array([...])

`np.array([...])` 是一个创建NumPy数组的示例代码。在这个代码中，`[...]` 表示您需要填充具体的数值或数据作为数组的元素。

例如，如果您要创建一个包含整数的一维数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

这将创建一个名为 `X` 的一维数组，包含整数 1 到 5。

如果您要创建一个包含浮点数的二维数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

X = np.array([[1.1, 2.2, 3.3], [4.4, 5.5, 6.6]])

这将创建一个名为 `X` 的二维数组，其中包含两个子数组，每个子数组包含三个浮点数。

请根据您的实际需求，将具体的数值或数据填充到 `np.array([...])` 中以创建您想要的数组。

相关问题

X = np.array

I'm sorry, it seems like the end of your sentence got cut off. Could you please provide more context or information about what you are trying to accomplish?

X = np.array(X) ,X = np.real(X)

是的，你可以将这两行代码合并成一行，直接将复数特征向量矩阵转化为实数特征向量矩阵，代码如下：

# 加载图片并提取特征向量
img_dir = 'D:/wjd'
img_names = os.listdir(img_dir)
X = []
for img_name in img_names:
    img_path = os.path.join(img_dir, img_name)
    img = load_image(img_path)
    features = model.predict(img)[0]
    X.append(features)

X = np.array(X)  # 将特征向量转化为矩阵
X = np.real(X)   # 将特征向量矩阵中的复数部分取实数部分

这样就可以将复数特征向量矩阵转化为实数特征向量矩阵，避免谱聚类算法无法处理复数数据的问题。