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关于对二维阵列进行采样并使采样阵列具有三维形状

scipy numpy python-2.7 python

user288609 · 技术社区 · 7 年前

有两个数值数组, train_wiggle 和 train_spike . 两者的形状都像 (1000,101) . 物理上,它们分别代表 1000 每个点具有 101 特征。

我想生成两个相应的随机样本, wiggle_sample 和 spike_sample 从…起 列车摆动 和 train\u道钉 分别地样本量为 10 . 具体来说,我想 wiggle\u样本 和 spike\u样本 有形状 (10,101,1) . 我就是这么做的

def generate_train_samples():
    sample_id = np.random.randint(low=0,high=999,size=10)
    input_seq = np.take(train_wiggle,sample_id,axis=0)
    output_seq = np.take(train_spike,sample_id,axis=0)
    return input_seq, output_seq # in shape: (batch_size, time_steps, feature_dim)

x,y = generate_train_samples()

调用上述函数时 x 和 y 有形状 (10, 101) ,而不是我想要的(10101,1)。如何修改代码?

1 回复 | 直到 7 年前

kwinkunks 7 年前

我同意这样的评论,即您可能不需要担心添加这个额外维度,但有时它会很有帮助(例如在广播时)。因此,可以使用 np.expand_dims()

>>> import numpy as np
>>> a = np.random.random((10, 101))
>>> np.expand_dims(a, -1).shape
(10, 101, 1)

... 或 np.reshape() 如果您愿意,它有时具有作为数组本身的方法的优势:

>>> a.reshape((*a.shape, 1)).shape
(10, 101, 1)

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