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发表于 2024-3-13 14:51:53
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当使用`np.array`将预测结果、真实值和输入数据转换为数组时,有可能会导致维度的错乱。这是因为NumPy数组可以具有不同的形状(即不同的维度),而在进行操作时,维度必须匹配,否则就会出现错误。
让我们来看一个例子:
- import numpy as np
- # 预测结果
- predictions = [1, 2, 3]
- # 真实值
- labels = [[0, 1], [1, 0], [1, 1]]
- # 输入数据
- inputs = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
- # 转换为数组
- predictions_array = np.array(predictions)
- labels_array = np.array(labels)
- inputs_array = np.array(inputs)
- print(predictions_array)
- print(predictions_array.shape)
- print(labels_array)
- print(labels_array.shape)
- print(inputs_array)
- print(inputs_array.shape)
复制代码
输出结果如下:
- [1 2 3]
- (3,)
- [[0 1]
- [1 0]
- [1 1]]
- (3, 2)
- [[0 1 2]
- [3 4 5]
- [6 7 8]]
- (3, 3)
复制代码
可以看到,`predictions`被成功转换成了一维数组`(3,)`,`labels`被成功转换成了二维数组`(3, 2)`,`inputs`被成功转换成了二维数组`(3, 3)`。
但如果我们在转换之前将数据的结构搞乱,就会导致维度的错乱。比如:
- import numpy as np
- # 预测结果
- predictions = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
- # 真实值
- labels = [0, 1, 2]
- # 输入数据
- inputs = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
- # 转换为数组
- predictions_array = np.array(predictions)
- labels_array = np.array(labels)
- inputs_array = np.array(inputs)
- print(predictions_array)
- print(predictions_array.shape)
- print(labels_array)
- print(labels_array.shape)
- print(inputs_array)
- print(inputs_array.shape)
复制代码
输出结果如下:
- [[1 2]
- [3 4]
- [5 6]]
- (3, 2)
- [0 1 2]
- (3,)
- [[0 1 2]
- [3 4 5]
- [6 7 8]]
- (3, 3)
复制代码
可以看到,`labels`在转换为数组时由于原本是一维列表,所以被转换成了一维数组`(3,)`,维度保持不变。这就导致后续操作中可能会出现错误,因为预测结果和输入数据的维度与真实值的维度不匹配。
因此,我们在使用`np.array`将数据转换为数组时,要确保数据的结构和维度是一致的,以免导致维度的错乱。
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。 |
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