# 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X)，一直反复出现这个问题

时间: 2024-02-26 22:59:34 浏览: 155
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numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量

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如果你仍然遇到 `numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part` 的问题，可能是因为数组中存在复数类型，并且存在虚部。你可以使用 `numpy.real()` 函数来提取复数数组的实部，将复数类型的数据转换为实数类型，代码如下： ``` # 将特征向量转化为矩阵 X X = np.array(X) # 提取实部 X = np.real(X) ``` 这样修改后，应该就可以避免出现这个警告或异常了。
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numpy np.newaxis 的实用分享

这种操作将一维数据转换为列向量，使得它可以与二维数据进行广播操作。 2. 索引多维数组： 当你从一个多维数组中索引某一列时，例如X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])，X[:, 1]...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception，这个问题

# 将特征向量转化为矩阵并转换为实数类型 X = np.array(X) X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np....

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) X = np.real(X) arr_real = arr.astype('float') # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，这行代码出现了这个numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception问题

在代码中，出现了 X = np.real(X) 这一行代码，它会将复数类型的特征向量转换为实数类型，导致了警告信息 numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part。这个警告信息是...

X = np.absolute(X)，这行代码加在哪里啊

这行代码应该在特征向量 X 计算之后，归一化相似度矩阵之前加入。可以将这行代码加在 X = np.real(X) 这行代码...这样，就可以在不丢失虚部信息的情况下，将复数类型的特征向量转换为实数类型，避免出现警告信息。
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