将x_train转化为Numpy数组

好的，以下是将x_train转化为Numpy数组的代码示例：

import numpy as np

x_train = ["I like cats", "She loves dogs", "We prefer birds"]
x_train_numpy = np.array(x_train)

print(x_train_numpy)

执行上述代码后，会输出以下结果：

['I like cats' 'She loves dogs' 'We prefer birds']

这样就成功将x_train转化为Numpy数组了。

相关问题

with torch.no_grad(): model.eval() y_pred=model(x_traintensor) y_pred转化为numpy并画图

要将 `y_pred` 转换为 numpy 数组并绘制图形，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 将 `y_pred` 转换为 numpy 数组：

   y_pred = y_pred.cpu().detach().numpy()

2. 导入绘图库，比如 matplotlib：

   import matplotlib.pyplot as plt

3. 使用 matplotlib 绘制图形：

   plt.plot(y_pred, label='Predicted')
   plt.plot(y_train, label='Actual')
   plt.legend()
   plt.show()

这样，您就可以将 `y_pred` 转换为 numpy 数组，并将预测结果与实际结果一起绘制成图形。

请注意，为了能够将 `y_pred` 转换为 numpy 数组，您可能需要将其从 GPU 上移回到 CPU 上。使用 `cpu()` 方法将其移回 CPU，并使用 `detach()` 方法将其从计算图中分离。

请根据您的实际需求进行相应的修改和调整，然后尝试运行代码来绘制图形。如有其他问题，请随时提问。

#creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:2187,:] valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))，将这串代码转化为学术语言，需要中文的

为了创建训练集和测试集，我们首先使用“values”属性将原始数据转换为NumPy数组。将前2187行作为训练集，剩余行作为验证集。接着使用MinMaxScaler函数将数据集归一化，将特征范围缩放到0到1之间。然后，我们将训练集进一步划分为输入和输出序列，其中每个输入序列的长度为60个时间步。相应的输出序列是下一个时间步的值。这些序列被分别存储在x_train和y_train变量中。最后，我们将输入序列重塑为具有第三个维度为1的形式，以便将其输入到神经网络模型中。