# 加载数据和标签 data = np.random.randn(1000, 16) label = np.random.randint(2, size=(1000,)) data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat') label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat') data_trainnn = data_trainnn_struct['data'] label_trainnn = label_trainnn_struct['label']报错 label_trainnn = label_trainnn_struct['label'] KeyError: 'label'

这个错误提示说明在 `label_trainn.mat` 文件中没有名为 `'label'` 的变量。你可以使用 `scipy.io` 中的 `whosmat` 函数查看 mat 文件中的变量名，确定 `'label'` 是否存在。

另外，如果你确认 `'label'` 变量确实存在于 mat 文件中，那么你可以尝试使用 `'label_trainn.mat'` 文件的绝对路径来加载数据和标签。例如，如果 mat 文件在当前工作目录的子文件夹 `data` 中，你可以使用以下代码：

import os
import scipy.io

data = np.random.randn(1000, 16)
label = np.random.randint(2, size=(1000,))
data_trainnn_struct = scipy.io.loadmat('data_trainn.mat')
label_trainnn_struct = scipy.io.loadmat(os.path.join('data', 'label_trainn.mat'))
data_trainnn = data_trainnn_struct['data']
label_trainnn = label_trainnn_struct['label']

这样可以确保正确地加载 mat 文件。

相关问题

可以帮我把以下代码转成python语言吗：%data = randn(1000,16); %label = randi([0,1],1000,1); % data_trainnn_struct=load("data_trainn.mat"); label_trainnn_struct=load("label_trainn.mat"); data_trainnn=data_trainnn_struct.data; label_trainnn=label_trainnn_struct.label; % 数据预处理 data = zscore(data_trainnn); % 标准化数据 label = categorical(label_trainnn); % 标签划分为分类变量类型 % 进行数据集的划分 cv = cvpartition(length(label_trainnn), 'HoldOut', 0.3); idxTrain = training(cv); idxTest = test(cv); trainData = data(idxTrain,:); trainLabel = label(idxTrain); testData = data(idxTest,:); testLabel = label(idxTest); % 训练分类器 mdl = fitcecoc(trainData, trainLabel); % 预测测试集 predLabel = predict(mdl, testData); % 计算准确率 accuracy = sum(predLabel == testLabel)/numel(testLabel); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]); newData = data_filtered'; %代入滤波数据 % 对未知的样本进行数据预处理 newData = zscore(newData); % 训练完毕的分类器 predLabel = predict(mdl, newData); predLabels = double(predLabel); anss=0; %划分标准 avg = mean(predLabels); if abs(avg - 0.5) < 1 anss=1; elseif abs(avg) >= 1.5 anss=0; end

以下是转换后的 Python 代码：

import numpy as np
from scipy.io import loadmat
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据和标签
data = np.random.randn(1000, 16)
label = np.random.randint(2, size=(1000,))

data_trainnn_struct = loadmat('data_trainn.mat')
label_trainnn_struct = loadmat('label_trainn.mat')

data_trainnn = data_trainnn_struct['data']
label_trainnn = label_trainnn_struct['label']

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data_trainnn)
label = label_trainnn.astype('category')

# 进行数据集的划分
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(
    data, label, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练分类器
clf = SVC(decision_function_shape='ovo')
clf.fit(train_data, train_label)

# 预测测试集
pred_label = clf.predict(test_data)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_label, pred_label)
print('Accuracy:', accuracy)

# 对未知的样本进行数据预处理
new_data = data_filtered.T

# 数据预处理
new_data = scaler.transform(new_data)

# 预测未知样本
pred_label = clf.predict(new_data)
pred_labels = pred_label.astype(int)

# 划分标准
avg = pred_labels.mean()
if abs(avg - 0.5) < 1:
    anss = 1
elif abs(avg) >= 1.5:
    anss = 0

基于pytorch的自定义图像数据集可视化散点图不同标签不同颜色

可以使用matplotlib库来绘制散点图，并根据不同标签设置不同的颜色。

首先，需要准备数据集和标签。假设数据集为一个numpy数组`data`，每个样本有两个特征，标签为一个numpy数组`label`，其中标签只有0和1两种。

代码如下：

import numpy as np

# 生成随机数据集和标签
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100, 2)  # 100个样本，每个样本2个特征
label = np.random.randint(0, 2, size=100)  # 标签只有0和1两种

接下来，使用matplotlib库来绘制散点图，并根据不同标签设置不同的颜色。可以使用`scatter`函数来绘制散点图，其中`x`和`y`表示散点的横坐标和纵坐标，`c`表示散点的颜色，`cmap`表示使用的颜色映射。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=label, cmap='viridis')
plt.show()

这里使用了`viridis`颜色映射，它是一种从浅蓝到深黄的渐变色，可以根据自己的需要选择其他颜色映射。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据集和标签
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100, 2)  # 100个样本，每个样本2个特征
label = np.random.randint(0, 2, size=100)  # 标签只有0和1两种

# 绘制散点图
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=label, cmap='viridis')
plt.show()