train_x=np.append(train_x, img.reshape(1,-1), axis = 0)

在这行代码中，`np.append`方法用于将新的图像数组添加到训练数据数组中。`axis=0`参数指定将新的数组添加为行。`img.reshape(1,-1)`将图像数组转换为一行并添加到训练数据数组中。具体来说，`reshape`方法中的第一个参数1表示将数组转换为1行，第二个参数-1表示自动计算数组的列数，以使得数组的总元素个数不变。

需要注意的是，使用`np.append`方法添加数组会导致每次添加都会创建一个新的数组对象，这可能会导致性能问题。因此，建议在初始化训练数据数组时，先指定其形状，然后使用索引方式向其中添加新的数组元素，这样可以避免创建新的数组对象。

相关问题

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化

在代码中没有看到 `train_data` 的初始化过程，但可以根据代码推断出其应该是一个 numpy 数组，用于存储处理后的字符图像数据。因此，可以在代码开始处添加如下初始化语句：

train_data = np.empty((0, 20*30), dtype=np.float32)

这样就可以创建一个空的 `train_data` 数组，用于存储后续处理的字符图像数据。注意，数组的第一维是 0，表示该维度的大小未知，将在后续添加数据时动态调整。第二维的大小为 20*30，表示每个字符图像将被 resize 成 20x30 的大小，并将其展开为一个 1x600 的向量，作为数组的一行数据。dtype 指定数据类型为 float32，以便与后续的模型训练要求相匹配。

for i in range(5): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=50) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_dataset: plot_data[example['label'].numpy()].append(example['pixels'].numpy()) f = plt.figure(i, figsize=(12, 5)) f.suptitle("Client #{}'s Mean Image Per Label".format(i)) for j in range(10): mean_img = np.mean(plot_data[j], 0) plt.subplot(2, 5, j+1) plt.imshow(mean_img.reshape((28, 28))) plt.axis('off')运行该行代码时出现unhashable type: 'numpy.ndarray'错误该如何修改

数据集 {}".format(i)) for j in range(10): ax = f.add_subplot(2, 5, j+1) pixels = plot_data[j][0][0] pixels = np.array(pixels, dtype='uint8') reshaped_pixels = pixels.reshape((28, 28)) ax.imshow(reshaped_pixels, cmap='gray')

这段代码是一个循环，用于生成5个客户端数据集，每个数据集包含打乱顺序的训练图像，以及一个批次大小为50的图像批次。对于每个数据集，该代码会将类别标签和像素值存储在一个字典中，然后将这些值用于绘制一组10个子图像，分别表示10个不同的手写数字。在生成的每个图像中，每个数字将呈现为灰度图像。