Question

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

我想分别从wiggle_sample和spike_sample生成两个相应的随机样本train_wiggle和train_spike。样本大小为10。具体而言，我希望wiggle_sample和spike_sample具有形状(10,101,1)。这就是我的工作

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()

调用上述功能时，x和y的形状为(10, 101)，而不是（10,101,1）。如何修改代码？

Answer 1

我同意您可能不需要担心添加此额外维度的评论，但有时它可能会有所帮助（例如，在广播时）。因此，您可以使用np.expand_dims()

添加维度

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

...或np.reshape()如果你愿意的话，它有时会成为数组本身的一个方法：

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

关于采样二维阵列并让采样阵列具有三维形状

1 个答案: