notes = np.concatenate((notes, seq[:, :NUM_CLASSES]), axis=0) TypeError: string indices must be integers

这个错误通常是指在使用切片操作时，切片的索引应该是整数，但实际上给出的是字符串。这可能是因为您的代码中使用了错误的变量或索引，导致出现了这个错误。

请检查您的代码，确保所有切片索引都是整数，例如：

notes = np.concatenate((notes, seq[0:10, 1:5]), axis=0)

这个代码会将seq的第1到10行，第2到5列的部分拼接到notes上。如果您还有其他问题，请让我知道。

相关问题

X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0) y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0) X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0) y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)这里为什么会有两个测试集和两个数据集

非常抱歉，我的回答有误，关于这个问题，以下是正确的观点：

在这段代码中，确实出现了两个训练集和两个测试集。这是因为每个类别的样本数是50个，要求从每个类别中选择40个样本作为训练集，10个样本作为测试集。因此，我们需要从每个类别中分别选择前40个样本作为训练集，后10个样本作为测试集，然后将三个类别的训练集和测试集分别合并起来。

具体地说，代码中的第一行：

X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0)

将setosa、versicolor和virginica三个类别的前40个样本分别合并起来，作为训练集X_train。第二行：

y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0)

将三个类别的训练集对应的标签（0、1、2）合并起来，作为训练集标签y_train。对于测试集，代码中的第三行：

X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0)

将setosa、versicolor和virginica三个类别的后10个样本分别合并起来，作为测试集X_test。第四行：

y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)

将三个类别的测试集对应的标签（0、1、2）合并起来，作为测试集标签y_test。

因此，这里只有一个训练集和一个测试集，但这个训练集和测试集是由每个类别的前40个和后10个样本组成的。

def load_dataset(seq_len,batch_size=32): note_arr = np.load("notes_array.npy") _n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:] offset_arr = np.load("offsets_array.npy") _n_offsets = offset_arr.shape[1] note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1) _n_embeddings = note_data.shape[-1]

这段代码定义了一个名为load_dataset()的函数，用来加载音符和节奏序列数据集。它首先从文件中加载note_arr、offset_arr数组，这两个数组分别表示音符和节奏序列的二维矩阵形式。然后，通过np.concatenate()函数将这两个数组按列合并成一个新的数组note_data，其中每个元素都表示一个音符或节奏的特征向量。接着，通过np.reshape()函数将note_arr数组转换成二维矩阵形式，方便后续处理。最后，该函数返回了经过预处理和划分后的数据集dataset，以及音符、节奏和偏移量的个数n_notes、n_durations和n_offsets，以及嵌入向量的维度n_embeddings。