解释一下这段代码:Y_train = list(map(lambda x: lbls.index(lbl[x]), train_idx))
时间: 2024-01-27 09:02:47 浏览: 19
这段代码将数据集中的标签转换为数字,在这里,使用了Python内置的map函数,以及lambda表达式来快速映射标签。具体来说,首先使用lambda表达式定义了一个函数,该函数的输入参数x是数据集的index,返回值是该index对应的标签在标签列表lbls中的索引。然后,使用map函数将lambda函数应用到train_idx这个列表中的每个元素,最后将结果转换成列表Y_train。
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X = norm(X, 0, 255) X = np.uint8(X) print(X.min(), X.max()) X_train = X[train_idx] X_val = X[val_idx] X_test = X[test_idx] Y_train = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), train_idx))) Y_val = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), val_idx))) Y_test = np.array(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), test_idx))) print(X_train.shape, Y_train.shape) print(X_val.shape, Y_val.shape) print(X_test.shape, Y_test.shape)解释代码
这段代码主要是对数据进行预处理和划分,具体步骤如下:
1. 对数据X进行归一化,使其数值范围在0到255之间,使用的是norm函数。
2. 将归一化后的数据X转换为无符号8位整型,使用的是np.uint8函数。
3. 打印出X的最小值和最大值,以便检查归一化是否成功。
4. 根据给定的索引train_idx、val_idx和test_idx将数据X划分为训练集、验证集和测试集,分别赋值给X_train、X_val和X_test。
5. 根据相同的索引,将标签lbl中的对应标签转换为数字,然后分别赋值给Y_train、Y_val和Y_test。
6. 打印出数据集的形状和标签的形状,以便检查数据是否划分正确。
解释以下代码def split_data(x, y, ratio=0.8): to_train = int(input_len * ratio) # 进行调整以匹配 batch_size to_train -= to_train % batch_size x_train = x[:to_train] y_train = y[:to_train] x_test = x[to_train:] y_test = y[to_train:] # 进行调整以匹配 batch_size to_drop = x.shape[0] % batch_size if to_drop > 0: x_test = x_test[:-1 * to_drop] y_test = y_test[:-1 * to_drop] # 一些重塑 reshape_3 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], x.shape[1], 1)) x_train = reshape_3(x_train) x_test = reshape_3(x_test) reshape_2 = lambda x: x.values.reshape((x.shape[0], 1)) y_train = reshape_2(y_train) y_test = reshape_2(y_test) return (x_train, y_train), (x_test, y_test) (x_train, y_train), (x_test, y_test) = split_data(data_input, expected_output) print('x_train.shape: ', x_train.shape) print('y_train.shape: ', y_train.shape) print('x_test.shape: ', x_test.shape) print('y_test.shape: ', y_test.shape)
这段代码是一个数据分割函数,用于将输入数据和输出数据按照一定比例分割成训练集和测试集。其中,参数 x 和 y 分别是输入数据和输出数据,ratio 表示训练集所占比例,默认为 0.8。
首先,函数根据 ratio 计算出训练集的长度 to_train,并将其调整为能够匹配 batch_size 的长度。然后,函数将输入数据和输出数据分别划分为训练集和测试集,其中测试集的长度为输入数据总长度减去训练集长度。同样地,函数也将测试集的长度调整为能够匹配 batch_size 的长度。
接下来,函数对训练集和测试集进行了一些重塑操作,以便于后续的模型训练。其中,reshape_3 函数将训练集和测试集的输入数据转化为三维张量,reshape_2 函数将训练集和测试集的输出数据转化为二维张量。
最后,函数返回了训练集和测试集的输入数据和输出数据,分别存储在 (x_train, y_train) 和 (x_test, y_test) 中,并输出了各自的形状。