Различные десятичные форматы в одном массиве numpy - PullRequest
Новая
       26

Различные десятичные форматы в одном массиве numpy

0 голосов
/ 10 апреля 2020

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.

1 Ответ

0 голосов
/ 10 апреля 2020

Это не проблема для Вас, потому что 5557. и 1.03010e + 04 - оба плавающие. Второй числовой формат (нотация scientifi c предназначена только для показа (печати) чисел).

Помните, что массив numpy имеет только один тип данных для всех элементов в массиве, его можно получить с помощью array.dtype attribute

...