vp_train = double(reshape(p_train, num_dim, 1, 1, M)); vp_test = double(reshape(p_test , num_dim, 1, 1, N)); vt_train = categorical(T_train)'; vt_test = categorical(T_test )';

时间: 2023-06-17 07:05:01 浏览: 247

numpy_class.7z

《numpy_class.7z》是一个压缩包，其中包含与Python中的Numpy库相关的学习资料，很可能是关于Numpy类使用的教程或代码示例。Numpy是Python科学计算的核心库，以其强大的多维数组对象和方便的数据操作功能而闻名。在这个压缩包中，我们可以期待找到关于如何创建、操作和理解Numpy数组类的详细内容。 Numpy库中的核心数据结构是`ndarray`，它是一种多维数组，可以存储同类型的元素，如整数、浮点数或复数。`ndarray`具有许多优势，包括高效的内存管理、内置的数学运算以及与其他Python库的良好兼容性。 1. **创建Numpy数组**：Numpy提供了多种创建数组的方法，例如通过列表、元组或数组生成器，或者使用`np.array()`函数。例如： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) ``` 2. **数组属性**：每个Numpy数组都有形状（shape）、大小（size）和数据类型（dtype）。可以通过`.shape`、`.size`和`.dtype`属性获取这些信息。 ```python print(arr.shape) # (3,) print(arr.size) # 3 print(arr.dtype) # int64 ``` 3. **数组操作**：Numpy提供了丰富的数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。这些运算可以是元素级别的，也可以应用于整个数组。例如： ```python arr2 = np.array([4, 5, 6]) print(arr + arr2) # [5 7 9] ``` 4. **广播机制**：当两个数组的形状不匹配时，Numpy的广播机制允许它们进行运算。例如，一个1D数组可以与2D数组进行运算，只要1D数组的形状可以扩展到2D数组的形状。 5. **索引和切片**：Numpy数组支持类似Python列表的索引和切片，但可以按维度进行。例如： ```python arr3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) print(arr3d[0, 1]) # [3 4] print(arr3d[:, 1, :]) # [[[2] # [6]] # [[4] # [8]]] ``` 6. **数组方法**：Numpy提供了许多数组方法，如`mean()`、`std()`、`sum()`等，用于统计分析。例如： ```python print(np.mean(arr)) # 2.0 print(np.std(arr)) # 1.0 ``` 7. **数组排序**：`sort()`函数可以对数组进行排序，`argsort()`返回排序后的索引。例如： ```python arr_sorted = np.sort(arr) print(arr_sorted) # [1 2 3] indices = np.argsort(arr) print(indices) # [0 1 2] ``` 8. **数组重塑**：`reshape()`函数可以改变数组的形状而不改变其元素。例如： ```python arr.reshape(2, 3) # 2行3列的新数组 ``` 9. **数组拼接和拆分**：`concatenate()`、`stack()`、`vstack()`、`hstack()`、`column_stack()`和`split()`等函数用于组合或分割数组。 10. **索引数组**：通过一个索引数组可以选择特定元素。例如： ```python idx = np.array([True, False, True]) print(arr[idx]) # [1 3] ``` 在《numpy_class.7z》中，可能涵盖了这些概念的实际应用、更复杂的操作以及可能的高级主题，如ufuncs（通用函数）、 masked arrays（掩码数组）和 broadcasting rules（广播规则）。对于学习和掌握Numpy，理解这些概念和操作至关重要，因为它们构成了高效数值计算的基础。通过深入学习和实践，你可以充分利用Numpy的强大功能，实现高效、简洁的科学计算代码。

这段代码是将输入数据进行处理，将训练集和测试集的数据分别转化为四维矩阵。其中，p_train和p_test是输入的数据，num_dim是数据的维数，M和N分别是训练集和测试集的样本数。将输入数据转化为四维矩阵是为了满足神经网络的输入格式要求。同时，将目标变量T_train和T_test转化为分类变量，即将其从数值型数据转化为分类数据，这也是为了满足神经网络模型的要求。其中，categorical()是MATLAB中的一个函数，用于将数值型数据转化为分类数据。

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vp_train = double(reshape(p_train, num_dim, 1, 1, M)); vp_test = double(reshape(p_test , num_dim, 1, 1, N)); vt_train = categorical(T_train)'; vt_test = categorical(T_test )';

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P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M)); P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N)); t_train = t_train'; t_test = t_test' ;

转为python代码：p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));

vp_test = double(reshape(p_test , num_dim, 1, 1, N));

train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y');

P_train=double(reshape(P_train,13,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,13,1,1,N));,错误使用 reshape 元素数不能更改。请使用 [] 作为大小输入之一，以自动计算该维度的适当大小。

load('../data/mnist.mat'); x_train = reshape(training_data,784,50000); y_train = training_data_label; x_valid = reshape(validation_data,784,10000); y_valid = validation_data_label; x_test = reshape(test_data,784,10000); y_test = test_data_label;

p_train = double(reshape(P_train, 1, 1, 1, M));

x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_test, y_test = np.array(x_test), np.array(y_test) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1)) x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], 60, 1))

P_train = double(reshape(P_train,5,7,1,M));

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