Question

在迭代过程中，除了两个大小分别为63和27的数组外，几乎所有100个数组都被填充。结果，由于要素数组的大小差异，SVM无法正常工作。

我尝试在底部再次进行迭代，但没有成功。试图使用条件语句更改维度，但没有用。

for idx1, f in enumerate(feature):
        if idx1 >= 50: break
        current_feature.append(f[2])
        current_feature.append(f[3])
        current_feature.append(f[4])

    #fixations.append(feature.feature_list)
    current_feature = np.array(current_feature)
    pad_amount = 150 - current_feature.size
    prev = current_feature.size
    np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')
    if current_feature.size != 150:
        np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')
        print(prev)
        print(current_feature.size)
    feed.append(current_feature)

在100个要素数组中，仅创建两个大小分别为67和27的数组。

编辑：在粘贴代码时输入错误。

Answer 1

np.pad不会在原位置更改数组，而是返回新数组。尝试current_feature = np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')

（出于相同的原因，您可以删除np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')的首次出现。）

尺寸为63和27时，填充无效

1 个答案: