% 划分训练集和测试集 trainRatio = 0.8; % 训练集占比 numSequences = size(result,1)/30; % 序列数 numTrainSequences = floor(numSequences * trainRatio); % 训练集序列数 numTestSequences = numSequences - numTrainSequences; % 测试集序列数 % % 随机打乱数据 % idx = randperm(numSequences); % data = data((idx-1)*30+1:idx*30,:); % 划分训练集和测试集 trainData = result(1:numTrainSequences*30,:); testData = result(numTrainSequences*30+1:end,:); trainLabels = trainData(:,end); % 训练集标签 testLabels = testData(:,end); % 测试集标签 trainData = trainData(:,1:end-1); % 去掉训练集标签 testData = testData(:,1:end-1); % 去掉测试集标签 % 数据归一化 [trainData, mu, sigma] = zscore(trainData); % 训练集归一化 testData = (testData - repmat(mu,size(testData,1),1))./repmat(sigma,size(testData,1),1); % 测试集归一化 % 将数据转换为三维张量 trainData = reshape(trainData,[numTrainSequences,30,10]); % 训练集转换为三维张量 testData = reshape(testData,[numTestSequences,30,10]); % 测试集转换为三维张量，报错：错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。

这个错误提示是因为你在使用reshape函数时，输入的维度和元素数不匹配。可以尝试使用[]自动计算适当的大小，例如将测试集转换为三维张量的代码改为：

testData = reshape(testData,[],30,10);

这样就可以自动计算第一维的大小，使得元素数与原始数据一致，从而避免了报错。

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将csv文件划分训练集和测试集且不进行打乱

如果要将一个csv文件划分为训练集和测试集，且不进行打乱，可以采取以下步骤：

1. 读取csv文件，并将其转换为pandas数据帧。

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 根据需要的训练集和测试集大小，计算出分割点的位置。

train_size = 0.8  # 训练集占比
split_index = int(len(df) * train_size)  # 分割点的位置

3. 根据分割点，将数据集划分为训练集和测试集。

train_df = df[:split_index]  # 训练集
test_df = df[split_index:]  # 测试集

以上代码会将数据集的前80%作为训练集，后20%作为测试集。如果需要调整训练集和测试集的占比，只需要修改train_size的值即可。