如何将axis=0的数组降维为axis=-1

当你有一个数组，其轴(`axis`)设置为0，意味着它是沿着列的方向（即每一行是一个独立的一维向量）。如果你想将这样的数组降维到只有一个轴，通常就是想要将其转化为一维数组，这可以通过取消轴的设定，也就是将`axis`设置为None来进行：

import numpy as np

# 假设你有这样一个二维数组
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("原始2D数组:")
print(array_2d.shape)  # 输出: (2, 3)

# 使用numpy的ravel()函数降维到一维
array_1d = array_2d.ravel()
print("降维后的1D数组:")
print(array_1d.shape)  # 输出: (6,)

在这个例子中，`ravel()`函数会将所有行连接成一个单一的一维数组。

如果你使用的是`axis=-1`，那通常是在处理一些特定情况下的广播操作，例如在矩阵乘法时指定沿最后一个轴进行计算。然而，直接转换成一维数组的话，应该将`axis`设置为`None`或者省略不写。

相关问题

y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步，或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def __getitem__(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意，这里改为预测一步之后的标签的运算过程

这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset，用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签，以及时间步数 time_steps 和输出步数 output_steps，用于将数据转换成模型需要的形式。在 __init__ 函数中，将传入的数据转换成 float32 类型并进行归一化处理。在 transform 函数中，将数据按照 time_steps 和 output_steps 划分成多个小块，并将这些小块组合成一个三维数组。在 __getitem__ 函数中，根据索引获取对应的数据和标签，并将标签改为预测一步之后的标签。注意，这里的 target_index 已经不再需要了，因为目标变量已经在 data 中被删除了。

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

根据你提供的代码，可能存在以下几个问题：

1. 在导入make_blobs时没有使用，可以删除或注释掉相关代码：

from sklearn.datasets import make_blobs
# ...
# data4,data3= make_blobs(random_state=6)

2. 数据集`test_data`和`train_data`中的数据和标签可能没有对应，可以通过打印数据集的shape比对数据数量是否一致。

3. 对数据集进行随机采样时，可能会导致数据和标签对应错误，可以使用numpy的shuffle函数进行随机打乱。

4. 在训练SVM模型时，数据集的标签需要进行reshape操作，以确保标签和数据数量一致。

修改后的代码如下：

import scipy.io as scio
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn import svm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

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)

# 随机打乱数据集
indices = np.arange(data2.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
data2 = data2[indices]
data3 = data3[indices]

# 选择前200个数据作为训练集
data2 = data2[: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(data2, data3)

pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data2)
data4 = pca.transform(data2)

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()

希望这些修改能够帮助你解决问题。