我尝试使用局部二进制模式 (LBP) 描述符来训练 KNN 模型。
我的数据是一个numpy.array
形状为 (67, 26) 的元素,但myaray.shape
返回(67, )。
我试图重塑数组,如:
myarray.reshape(-1, 26)
但它导致了以下错误:
ValueError: cannot reshape array of size 67 into shape (26)**
非常感谢
我尝试使用局部二进制模式 (LBP) 描述符来训练 KNN 模型。
我的数据是一个numpy.array
形状为 (67, 26) 的元素,但myaray.shape
返回(67, )。
我试图重塑数组,如:
myarray.reshape(-1, 26)
但它导致了以下错误:
ValueError: cannot reshape array of size 67 into shape (26)**
非常感谢
由于我不确定我是否清楚地理解了您的问题,首先我将尝试模拟您的数据:
In [101]: import numpy as np
In [102]: myarray = np.empty(shape=67, dtype=object)
In [103]: for i in range(len(myarray)):
...: myarray[i] = np.random.rand(26)
请运行以下代码:
In [104]: type(myarray)
Out[104]: numpy.ndarray
In [105]: myarray.shape
Out[105]: (67,)
In [106]: myarray.dtype
Out[106]: dtype('O')
In [107]: type(myarray[0])
Out[107]: numpy.ndarray
In [108]: myarray[0].shape
Out[108]: (26,)
如果您得到与上述相同的结果,numpy.stack
则应按照@hpaulj 在评论中指出的技巧进行操作:
In [109]: x = np.stack(myarray)
In [110]: type(x)
Out[110]: numpy.ndarray
In [111]: x.shape
Out[111]: (67, 26)