Question

我是Python和Numpy的新手，所以也许我的问题的标题是错误的。

我从matlab文件加载一些数据

data=scipy.io.loadmat("data.mat")
x=data['x']
y=data['y']
>>> x.shape
(2194, 12276)
>>> y.shape
(2194, 1)

y是一个向量，我希望y.shape = (2194,)。

我不区分(2194,)和(2194,1)，但如果您尝试加载y y.shape=(2194,1)，则sklearn.linear_model.LassoCV似乎会遇到错误。< / p>

那么如何更改我的y向量才能拥有y.shape=(2194,) ??

Answer 1

首先转换为数组，然后挤压以移除额外的尺寸：

y = y.A.squeeze()

分步骤：

In [217]: y = np.matrix([1,2,3]).T

In [218]: y
Out[218]: 
matrix([[1],
        [2],
        [3]])

In [219]: y.shape
Out[219]: (3, 1)

In [220]: y = y.A

In [221]: y
Out[221]: 
array([[1],
       [2],
       [3]])

In [222]: y.shape
Out[222]: (3, 1)

In [223]: y.squeeze()
Out[223]: array([1, 2, 3])

In [224]: y = y.squeeze()

In [225]: y.shape
Out[225]: (3,)

如何从numpy矩阵传递到numpy数组？

1 个答案: