无法重塑到正确的形状大小
Can't reshape to right shape size
我的原始数据集是 7049 张图像 (96x96),格式如下:
train_x.shape= (7049,)
train_x[:3]
0 238 236 237 238 240 240 239 241 241 243 240 23...
1 219 215 204 196 204 211 212 200 180 168 178 19...
2 144 142 159 180 188 188 184 180 167 132 84 59 ...
Name: Image, dtype: object
我想将图像字符串拆分为 96x96 并获取 (7049,96,96) 数组。
我试试这个方法:
def split_reshape(row):
return np.array(row.split(' ')).reshape(96,96)
result = train_x.apply(split_reshape)
那我还是得到了result.shape=(7049,)
如何重塑为 (7049,96,96) ?
演示:
来源系列:
In [129]: train_X
Out[129]:
0 238 236 237 238 240 240 239 241 241
1 219 215 204 196 204 211 212 200 180
2 144 142 159 180 188 188 184 180 167
Name: 1, dtype: object
In [130]: type(train_X)
Out[130]: pandas.core.series.Series
In [131]: train_X.shape
Out[131]: (3,)
解决方案:
In [132]: X = train_X.str \
.split(expand=True) \
.astype(np.int16) \
.values.reshape(len(train_X), 3, 3)
In [133]: X
Out[133]:
array([[[238, 236, 237],
[238, 240, 240],
[239, 241, 241]],
[[219, 215, 204],
[196, 204, 211],
[212, 200, 180]],
[[144, 142, 159],
[180, 188, 188],
[184, 180, 167]]], dtype=int16)
In [134]: X.shape
Out[134]: (3, 3, 3)
我的原始数据集是 7049 张图像 (96x96),格式如下:
train_x.shape= (7049,)
train_x[:3]
0 238 236 237 238 240 240 239 241 241 243 240 23...
1 219 215 204 196 204 211 212 200 180 168 178 19...
2 144 142 159 180 188 188 184 180 167 132 84 59 ...
Name: Image, dtype: object
我想将图像字符串拆分为 96x96 并获取 (7049,96,96) 数组。 我试试这个方法:
def split_reshape(row):
return np.array(row.split(' ')).reshape(96,96)
result = train_x.apply(split_reshape)
那我还是得到了result.shape=(7049,) 如何重塑为 (7049,96,96) ?
演示:
来源系列:
In [129]: train_X
Out[129]:
0 238 236 237 238 240 240 239 241 241
1 219 215 204 196 204 211 212 200 180
2 144 142 159 180 188 188 184 180 167
Name: 1, dtype: object
In [130]: type(train_X)
Out[130]: pandas.core.series.Series
In [131]: train_X.shape
Out[131]: (3,)
解决方案:
In [132]: X = train_X.str \
.split(expand=True) \
.astype(np.int16) \
.values.reshape(len(train_X), 3, 3)
In [133]: X
Out[133]:
array([[[238, 236, 237],
[238, 240, 240],
[239, 241, 241]],
[[219, 215, 204],
[196, 204, 211],
[212, 200, 180]],
[[144, 142, 159],
[180, 188, 188],
[184, 180, 167]]], dtype=int16)
In [134]: X.shape
Out[134]: (3, 3, 3)