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。，更正代码

非常抱歉之前的回答有误，正确的代码应该是：

P_train = double(reshape(P_train, [13, 1, M])); 
P_test = double(reshape(P_test, [13, 1, N]));

在这个例子中，我们使用了方括号[]来指定reshape函数的维度大小，这样MATLAB就可以自动计算另一个维度的大小，保持元素数量不变。

具体而言，第一个参数`13`表示将`P_train`的第1维转换为13，第二个参数`1`表示将第2维转换为1，第三个参数`M`表示将第3维转换为M，也就是将`P_train`转换为一个大小为`13*1*M`的三维数组。同理，`P_test`也被转换为一个大小为`13*1*N`的三维数组。

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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));

好的，下面是转换后的 Python 代码：

import numpy as np

M = P_train.shape[0]
N = P_test.shape[0]

p_train = np.array(P_train).reshape(11, 1, 1, M).astype(float)
p_test = np.array(P_test).reshape(11, 1, 1, N).astype(float)

请确保在运行此代码之前，已经导入了必要的库并且 P_train 和 P_test 的值已经定义。这段代码将会将 P_train 和 P_test 转换为 4D 数组，其中维度分别是 11, 1, 1 和 M（对于 P_train）以及 N（对于 P_test）。同时，它还将数据类型转换为 float。

res=result; %% 划分训练集与测试集 P_train=res(1:30:21600,10)'; T_train=res(1:30:21600,11)'; M=size(P_train,2); P_test=res(21600:30:end,10)'; T_test=res(21600:30:end,11)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,10,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,10,1,1,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。

这段代码中使用了错误的 reshape 函数。根据错误提示，元素数不能更改。正确的使用方法应该是将要改变的维度的大小设为 []，让 reshape 函数自动计算该维度的大小。修改后的代码如下：

res=result; %% 划分训练集与测试集 
P_train=res(1:30:21600,10)'; 
T_train=res(1:30:21600,11)'; 
M=size(P_train,2);  
P_test=res(21600:30:end,10)'; 
T_test=res(21600:30:end,11)'; 
N=size(P_test,2); 

%% 数据归一化 
[P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); 
P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input);  

t_train=categorical(T_train)'; 
t_test=categorical(T_test); 

%% 数据平铺 
P_train=double(reshape(P_train,[],1,1,M)); 
P_test=double(reshape(P_test,[],1,1,N));

这样修改后，reshape 函数会自动计算要改变的维度的大小，从而避免出现错误。