如何从numpy矩阵传递到numpy数组?

Don*_*beo 7 python arrays numpy scikit-learn

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)
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y是一个矢量,我想拥有y.shape = (2194,).

我没有和之间的区别(2194,),(2194,1)但似乎sklearn.linear_model.LassoCV遇到错误,如果你试图加载y这样的y.shape=(2194,1).

那么我怎么能改变我的y矢量才能拥有y.shape=(2194,)

ask*_*han 8

首先转换为数组,然后挤压以删除额外的尺寸:

y = y.A.squeeze()
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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,)
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  • 我喜欢`yA`语法(我相信它是`y .__ array __()`的别名)来获得比`np.asarray`更好的底层数组. (2认同)