trainlist = dataset[ :train_ size] testlist = dataset[train_ size: ]

时间: 2024-06-02 21:10:10 浏览: 161
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train set-数据集

这段代码是将一个数据集dataset分成训练集(trainlist)和测试集(testlist)两部分。其中，train_size是训练集的大小（通常是一个比例，比如0.8），而testlist则是剩余的部分。 具体而言，trainlist包括dataset的前train_size个数据，而testlist则包括dataset的剩余部分。这样做的目的是为了评估训练出来的模型在未知数据（测试集）上的表现。
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dataframe = pd.read_csv('./international-airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3) dataset = dataframe.values # 将整型变为float dataset = dataset.astype('float32') #归一化 在下一步会讲解 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) train_size = int(len(dataset) * 0.65) trainlist = dataset[:train_size] testlist = dataset[train_size:]

根据您的代码，您正在处理一个名为 '...最后，您将数据集划分为训练集和测试集，并将它们分别赋值给了 trainlist 和 testlist 变量。 希望这能帮助您理解代码的功能。如果您有任何其他问题，请随时提问。

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) train_size = int(len(dataset) * 0.8) trainlist = dataset[:-40] validlist = dataset[-40:-3] testlist = dataset[-3:]是什么意思

3. train_size = int(len(dataset) * 0.8)：将数据集划分成训练集、验证集和测试集。在这里，将数据集的80%作为训练集，10%作为验证集，10%作为测试集。 4. trainlist = dataset[:-40]：将前80%的数据作为训练...

def create_dataset(dataset, look_back): #这里的look_back与timestep相同 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return numpy.array(dataX),numpy.array(dataY) #训练数据太少 look_back并不能过大 look_back = 1 trainX,trainY = create_dataset(trainlist,look_back) testX,testY = create_dataset(testlist,look_back)

根据您的代码，您定义了一个名为 create_dataset 的函数，用于创建训练数据集和测试数据集。这个函数接受两个参数，dataset 是一个数据集，look_back 是一个整数，表示时间步长。 在函数内部，您创建了两个空...

look_back = 1000 trainX,trainY = create_dataset(trainlist,look_back) testX,testY = create_dataset(testlist,look_back)

trainX = create_dataset(trainlist, 1000) [1] trainY = create_dataset(trainlist, 1000) 具体的实现步骤为： 1. 首先，将训练数据集trainlist作为输入参数，以look_back值为步长来创建训练数据集trainX和trainY...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\train.py", line 77, in <module> train_dataset = MVSDataset(args.trainpath, args.trainlist, "train", 3, args.numdepth, args.interval_scale) File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\datasets\dtu_yao.py", line 20, in __init__ self.metas = self.build_list() File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\datasets\dtu_yao.py", line 24, in build_list with open(self.listfile) as f: TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

这个错误提示是说在文件路径或者文件名是None的情况下无法打开文件，可能是在初始化 MVSDataset 对象时传入了错误的参数，你可以检查以下参数 args.trainpath、args.trainlist 是否正确赋值。同时也需要检查...

wav_list = glob.glob("C:\ResNet\TIMIT\TRAIN\*\*\*.wav") print(f'找到{len(wav_list)}个训练音频') ''' C:\ResNet\TIMIT\TRAIN\DR8\MTCS0\SA2_.wav DR8代表的是方言区 MTCS0 说话人的名称 ''' f = open("TIMIT-trainlist.txt", 'w') speaker_name_list=[] for wav in wav_list: wav_split = wav.split('\\') d_r = wav_split[-3] speaker_name = wav_split[-2] speaker_name_list.append(speaker_name) wav_name = wav_split[-1] text = f"{speaker_name} {d_r}\{speaker_name}\{wav_name}\n" f.write(text) else: f.close() len_a=len(set(speaker_name_list)) print("说话人数目：",len_a)

这段代码是在使用TIMIT数据集创建一份训练集清单文件(TIMIT-trainlist.txt)，并统计训练集中的说话人数量。具体流程如下： 1. 使用glob模块匹配TIMIT数据集TRAIN文件夹中所有的.wav文件，并统计数量。 2. 遍历所有....
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