Question

我从神经网络开始，我的数据格式有问题。我有一个pandas DataFrame，其中有130行，4列，每个数据点都是595个项目的数组。

      |      Col 1      |    Col 2        |    Col 3        |    Col 4        |
Row 1 | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] |
Row 2 | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] |
Row 3 | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] |

我使用 train_test_split 创建了 X_train ， X_test ， y_train 和 y_test 。但是，当我检查 X_train 的形状时，它会返回（52,4），并且我无法为我的NN创建模型，因为它不接受此形状。这是错误：

“ ValueError：检查输入时出错：预期density_4_input具有 3维，但数组的形状为（52，4）“

我相信是因为它应该是(52,4,595)，对吧？因此，我有些困惑，如何正确指定此 input_format ，或者可能将数据重塑为合适的数据格式？

我正在使用pandas，keras，tensorflow和jupyter notebook。

Answer 1

您必须将数据重塑为3d numpy数组。

假设我们有一个数据帧，其中每个单元格都是您所描述的numpy数组

import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.DataFrame(np.zeros((130,4))).astype('object')
for i in range(130):
    for k in range(4):
        #print(i,k)
        data.iloc[i,k]=np.zeros(595)

然后我们可以将数据框重塑为3d numpy数组，方法是：

dataar=data.values
dataar=np.stack((np.vstack(dataar[:,0]),np.vstack(dataar[:,1]),np.vstack(dataar[:,2]),np.vstack(dataar[:,3])))
dataar=dataar.reshape(130,4,595)
dataar.shape
# (130, 4, 595)

用于神经网络的正确数据形状的3D张量

1 个答案: