Y只需要保留一个特征维度,第一维数量需要和X定义数量相同,请问如何修改
时间: 2024-01-23 21:04:16 浏览: 31
如果要保留 Y 中的一个特征维度,可以在生成 Y 的时候只选择需要保留的特征维度,然后将 Y 的二维数组转换为一维数组即可。具体来说,可以将 `self.raw[:, feature_idx]` 替换为 `self.raw[-1, feature_idx]`,这样就只保留了最后一个时间步的该特征维度。修改后的代码如下:
```python
def make_data(self, num_time_steps, feature_idx):
X = np.zeros((self.n-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m))
Y = np.zeros((self.n-num_time_steps+1,))
for i in range(X.shape[0]):
X[i, :] = self.raw[i:i+num_time_steps, :].copy().flatten()
Y[i] = self.raw[i+num_time_steps-1, feature_idx]
return X, Y
```
需要注意的是,由于只保留了一个特征维度,因此 Y 的形状变为了一维数组,而 X 的形状保持不变。
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可以使用`torch.chunk()`和`torch.stack()`函数来实现在pytorch中在第0维把一个张量三等分并在一个新维度拼接得到的所有张量。
具体实现代码如下:
```python
import torch
# 定义原始张量
x = torch.randn(9, 3, 2)
# 在第0维将张量三等分
x1, x2, x3 = torch.chunk(x, 3, dim=0)
# 在新维度上拼接三个张量
y = torch.stack([x1, x2, x3], dim=0)
# 打印所有张量
print(x1)
print(x2)
print(x3)
print(y)
```
运行以上代码,将会输出三个张量和拼接后的张量。其中,`torch.chunk()`函数将原始张量`x`在第0维等分成三个张量`x1`、`x2`、`x3`,`torch.stack()`函数将这三个张量在新维度上拼接成一个张量`y`。
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好的,我明白了您的要求。针对您的问题,可以通过numpy的reshape函数实现二维数组转换为三维数组,代码示例如下:
```python
import numpy as np
# 定义二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 通过reshape函数将二维数组转换成三维数组
arr_3d = arr_2d.reshape((1, arr_2d.shape[0], arr_2d.shape[1]))
# 打印结果
print(arr_3d)
```
输出结果为:
```
array([[[1, 2],
[3, 4]]])
```
其中,reshape函数中的参数`(1, arr_2d.shape[0], arr_2d.shape[1])`表示将原来的二维数组转化为了一个形状为`(1, x, y)`的三维数组。在这个三维数组中,第一个维度代表数组的数量,这里为1,后两个维度分别对应原来二维数组的形状。