Я изменил массив 3D NumPy в 2D, используя метод изменения формы, используя X1 = np.reshape (input, (500, 3 * 40)). Теперь новый 2D-массив имеет разные форматы, такие как
, несколько строк имеют следующий формат -
X1[8,:] has -
array([ 5557., 2001., 1434., 1348., 991., 1240., 1668., 1093.,
1680., 1476., 2521., 1841., 2443., 2295., 1911., 2491., and so on .... ])
, тогда как несколько других строк имеют следующий формат -
X1[9,:] has -
array([3.69900e+04, 1.19090e+04, 1.12300e+04, 1.25170e+04, 6.91000e+03,
7.24700e+03, 8.31800e+03, 6.31000e+03, 8.96700e+03, 7.18100e+03,
1.03010e+04, 9.69800e+03, 1.29270e+04, 1.33140e+04, 1.00420e+04, and so on ... ])
Поскольку они не имеют одинакового формата, я не уверен, что это вызовет проблемы во время обучения модели нейронной сети. Я не уверен, как сохранить один и тот же десятичный формат в одном массиве NumPy.