将x_train转化为Numpy数组

时间: 2024-04-30 16:17:25 浏览: 90
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MNIST数据集转化为二维图片的实现示例

好的，以下是将x_train转化为Numpy数组的代码示例： ```python 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。
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with torch.no_grad(): model.eval() y_pred=model(x_traintensor) y_pred转化为numpy并画图

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#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...

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)，我想对X_train的图像进行预处理，将其转化为灰度图像

4. 将 X_train_processed 转换为 numpy 数组，并返回处理后的训练集 X_train_processed 和对应的标签集 y_train。 X_train_processed = np.array(X_train_processed) return X_train_processed, y_train ...

def load_image(image_path): image = tf.io.read_file(image_path) #读取路径 image = tf.image.decode_jpeg(image) #进行解码操作，将图像解码成unit8张量 image = tf.image.resize(image, [128, 128], method='nearest')#将输入数据的图片缩放到我们指定的图片大小 return image num = 0 for data in train_data: train_images.append(load_image(data[0])) #append()列表末尾添加新的对象 train_labels.append([data[1]]) num += 1 if num % 1000 == 0: print('图片加载：%s' % (num )) x_train = np.zeros(shape = [num, 128, 128, 3], dtype = np.float32)#返回一个给定形状和类型的用0填充的数组 for i in range(len(train_images)): x_train[i,:] = train_images[i] return x_train, np.array(train_labels)#np.array将train_labels转化为一个数组 except: log.logging.error('%s' % traceback.format_exc())

这段代码是用来加载训练数据集中的图片，并将它们缩放到指定的大小，然后将它们转换为一个 NumPy 数组 x_train 和一个标签数组 train_labels，以便进行模型训练。其中，load_image 函数用来读取指定路径下的图片，并...

# 划分训练集和测试集，70% 作为训练集 train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X) - train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 2) train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1) test_X = test_X.reshape(-1, 1, 2) train_x = torch.from_numpy(train_X) train_y = torch.from_numpy(train_Y) test_x = torch.from_numpy(test_X)

这段代码是在将数据集划分为训练集和测试集后，将其进行了reshape操作，然后将numpy数组转化为了PyTorch tensor。其中train_X和test_X是输入特征，train_Y和test_Y是对应的标签。reshape操作将二维的输入特征变成了...

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def load_data(stock, seq_len):#输入data表格 amount_of_features = len(stock.columns)#有几列 data = stock.values #pd.DataFrame(stock) 讲表格转化为矩阵 sequence_length = seq_len + 1#序列长度5+1 result = [] for index in range(len(data) - sequence_length):#循环170-5次 result.append(data[index: index + sequence_length])#第i行到i+5行 result = np.array(result)#得到161个样本，样本形式为6天*3特征 row = round(0.9 * result.shape[0])#划分训练集测试集 train = result[:int(row), :] x_train = train[:, :-1] y_train = train[:, -1][:,-1] x_test = result[int(row):, :-1] y_test = result[int(row):, -1][:,-1] #reshape成 5天*3特征 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], amount_of_features)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], amount_of_features)) return [x_train, y_train, x_test, y_test]

4. 将这些序列存储为一个列表，并将其转换为NumPy数组。这个数组的形状是（样本数量，序列长度，特征数量）。 5. 将数据集划分为训练集和测试集。划分的比例是90%训练集和10%测试集。 6. 将训练集输入和测试集输入...

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然后，函数将这些序列存储为一个列表，并将其转换为一个NumPy数组。接着，函数将数据集划分为训练集和测试集，并将它们转换为模型所需的格式。最后，函数返回四个值：训练集输入、训练集输出、测试集输入和测试集...

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1. import numpy as np 2. import tensorflow. keras as ka 3. import datetime 4. np. random. seed(0) 5. 6. (X_ train, y_train), (X test, y_test) = ka. datasets. mnist. load_data () 7. 8．＃将数组转换成卷积层需要的格式 9. X_train = X train. reshape(X_ train. shapel0], 28, 28, 1). astype('float321) 10. X_test = X_test. reshape(X_test. shapef 0], 28, 28, 1). astype('float 321) 11. 12. X train = X train / 255 13. X test = X test / 255 14. 15. Ytrain = ka. utils.to categorical(y_train）＃转化为独热编码 16. y_test = ka. utils. to_categorical (y_test) 17. num_classes = y_test. shape[1] # 10 18. 19.# CNN 模型 20. model = ka. Sequential([ 21 ka. layers. Conv2D (filters = 32, kernel_size = (5, 5), input_ shape = (28, 28, activation = 'relu'), 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. ]) 29. model. summary () 30. ka. layers. MaxPooling2D( pool_size = (2, 2)), ka. layers. Dropout (0. 2), ka. layers. Flatten(), ka. layers. BatchNormalization (), ka, layers. Dense (128, activation = 'relu'), ka. layers. Dense(num_classes, activation= 'softmax') 31. model, compile(loss = 'categorical _crossentropy', optimizer = 'adam' metrics = ['accuracy']) 32. 33. startdate = datetine.datetine.now() ＃荻取当前時間 34. model, fit(X train, y_train, validation_data = (X_test, y_test), epochs = 2, batch_size = 200, verbose = 2) 35. enddate = datetime. datetime. now ( ) 36. 37. print(“训练用时：" + strlenddate = startdate))

4.将数据转换为卷积层需要的格式，并将像素值归一化到0到1之间。 5.将标签转换为独热编码。 6.定义CNN模型，包括卷积层、池化层、扁平层、批量归一化层和全连接层。 7.编译模型，包括损失函数、优化器和评估指标...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) ，对测试集图像进行预处理，将图像转化为1灰度图像

4. 将 X_test_processed 转换为 numpy 数组，并返回处理后的测试集 X_test_processed 和对应的标签集 y_test。 X_test_processed = np.array(X_test_processed) return X_test_processed, y_test 需要...

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