load_mat = scio.loadmat('1.mat') # load_mat为字典类型, <class 'dict'> print(type(load_mat)) data = load_mat['Up']

时间: 2023-12-12 22:04:24 浏览: 203
loadload_matload_mat =load_mat = scload_mat = scioload_mat = scio.loadload_mat = scio.loadmatload_mat = scio.loadmat('load_mat = scio.loadmat('1load_mat = scio.loadmat('1.matload_mat = scio.loadmat('1.mat')load_mat = scio.loadmat('1.mat')的load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.matload_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATload_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLABload_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存在load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存在变load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存在变量load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存在变量loadload_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存在变量load_matload_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存在变量load_mat中load_mat = scio.loadmat('1.mat')的意思是加载名为'1.mat'的MATLAB文件，并将其保存在变量load_mat中。
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def data_preprocess(): # 将给定的训练和测试集读入，并转换成预定格式的张量 path_train = 'trainsamples5.mat' path_test = 'testsamples5.mat' data_train_dic = scio.loadmat(path_train) data_test_dic = scio.loadmat(path_test) data_train = data_train_dic['trainsamples5'] data_test = data_test_dic['testsamples5'] data_train = data_train.reshape(-1, 150) data_test = data_test.reshape(-1, 150) data_train = torch.from_numpy(data_train) data_test = torch.from_numpy(data_test) data_train_pre = data_train.unsqueeze(dim=1) data_test_pre = data_test.unsqueeze(dim=1) zeros = np.zeros((50, 1)) ones = np.ones((50, 1)) label = np.concatenate((zeros, ones, ones * 2, ones * 3, ones * 4), axis=0) # get label label = torch.from_numpy(label) label_pre = label.view(-1).long() return data_train_pre, data_test_pre, label_pre

其中，使用了scio.loadmat函数读入.mat类型的数据，然后使用numpy将数据reshape成(-1, 150)的形状，接着将numpy数组转换成PyTorch的张量。最后，使用torch.from_numpy将numpy数组转换成张量，使用torch.unsqueeze在...

for matp in mat_paths: raw_mat = scio.loadmat(matp) # 读取.mat文件，并获取数据部分。 返回的是一个字典 print(raw_mat) for k in raw_mat: if 'FE' in k: mat = raw_mat[k] data = np.array([mat[i:i + 1024] for i in range(0, mat.shape[0], 512) \ if i + 1024 < mat.shape[0]]).reshape(-1, 1024)[:200, :]

1. 使用 scipy.io.loadmat() 函数加载.mat格式的文件，返回一个字典 raw_mat。该字典包含了文件中所有的变量和其对应的值。 2. 遍历字典 raw_mat 中的所有变量，如果变量名中包含字符串 'FE'，则将对应的值...

这段代码的详细意思是什么def data_preprocess(): # 将给定的训练和测试集读入，并转换成预定格式的张量 path_train = 'trainsamples5.mat' path_test = 'testsamples5.mat' data_train_dic = scio.loadmat(path_train) data_test_dic = scio.loadmat(path_test) data_train = data_train_dic['trainsamples5'] data_test = data_test_dic['testsamples5'] data_train = data_train.reshape(-1, 150) data_test = data_test.reshape(-1, 150) data_train = torch.from_numpy(data_train) #使用torch.from_numpy将numpy数组转换成张量 data_test = torch.from_numpy(data_test) data_train_pre = data_train.unsqueeze(dim=1) #使用torch.unsqueeze在第二维插入一个维度，使得数据维度变成了(batch_size, 1, 150)的形状 data_test_pre = data_test.unsqueeze(dim=1) zeros = np.zeros((50, 1)) ones = np.ones((50, 1)) label = np.concatenate((zeros, ones, ones * 2, ones * 3, ones * 4), axis=0) # get label label = torch.from_numpy(label) label_pre = label.view(-1).long() return data_train_pre, data_test_pre, label_pre

5. 构造label标签数据，具体为50个0，50个1，50个2，50个3和50个4，然后使用numpy中的concatenate函数将它们按照第0维度进行拼接，得到形状为(250, 1)的标签数组。 6. 使用torch.from_numpy将标签数组转换成张量。 7...

def default_loader(path): mat = h5py.File(path) # data = scio.loadmat(path) cell = mat['patchFile'] return cell,mat

请注意，这段代码中注释掉的部分 scio.loadmat(path) 是一个用于加载 MATLAB 格式文件的函数，与 HDF5 文件加载无关。如果你需要加载 MATLAB 格式文件，请取消注释该行，并确保在使用之前已经导入了相应的库（例如...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # print(data3) pca = PCA(n_components=2) # pca.fit(data2) data4 = pca.fit_transform(data2) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data4.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data4 = data4[indices] data3 = data3[indices] # 选择前200个数据作为训练集 data4 = data4[:200] data3 = data3[:200] # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data4, data3) plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3, s=30, cmap=plt.cm.Paired) axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none') plt.show()计算训练集和测试集的分类准确率

# 假设测试集数据为 test_data 和 test_labels test_data = ... # 测试集数据 test_labels = ... # 测试集标签 # 对测试集数据进行 PCA 变换 test_data_pca = pca.transform(test_data) # 使用训练好的 SVM 模型对...

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 ...

file = scio.loadmat('data/{}'.format(file_list[i]))

这行代码是用来加载.mat文件的，其中scio是scipy.io模块中的子模块，常用于科学计算中的数据读取和存储。.mat文件是MATLAB的数据格式，可以存储多维数组、矩阵、图像、文本等多种类型的数据。所以，这行代码的...

import scipy.io as scio scio.loadmat('1-0-20.mat')

这段代码是使用 scipy 库中的 io 模块中的 loadmat 函数来加载一个 Matlab 格式的数据文件（.mat 文件），并将其保存为 Python 中的数组或字典格式。 具体来说，loadmat 函数将 .mat 文件中的数据读入到一个 Python...

scio.loadmat

scio.loadmat 是 scipy.io 库中的一个函数，用于读取 MATLAB 格式的数据文件（.mat 文件），并将其转换为 Python 中的对象。它可以读取包含 MATLAB 变量的 .mat 文件，返回一个字典对象，其中每个键都是 MATLAB 变量...

import random import numpy as np import scipy.io as scio from sklearn import preprocessing from keras.utils import np_utils def deal_data(data,length,label): data = np.reshape(data,(-1)) num = len(data)//length data = data[0:num*length] data = np.reshape(data,(num,length)) min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() data = min_max_scaler.fit_transform(np.transpose(data,[1,0])) data = np.transpose(data,[1,0]) label = np.ones((num,1))*label return np.column_stack((data,label)) 解释下每一段代码的含义

3. import scipy.io as scio: 导入scipy模块中的io子模块，并给它取一个别名scio，用于读取.mat文件。 4. from sklearn import preprocessing: 从sklearn模块中导入preprocessing子模块，用于数据预处理。 5. ...
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