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,)
?
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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