"시퀀스가있는 배열 요소 설정"numpy 오류

Question

전처리 된 데이터를 다음 형식으로 처리해야하는 프로젝트 작업 중입니다.

데이터 설명은 너무 이상 받고있다. 목표는 서면 자릿수가 해당 자릿수의 오디오와 일치하는지 여부를 예측하는 것입니다. 우선 같은 시간축 위에 수단 양식 가능 어레이 (N 13) 변환 : 음성 내에

는

이것은 모든 어레이 (1,13)의 일정한 길이를 생성한다. 이것을 간단한 바닐라 알고리즘으로 테스트하기 위해 두 개의 배열을 압축하여 LogisticRegression 클래스의 fit 함수에 다음과 같은 오류를 던져 넣을 때 (45000, 2) 형식의 배열을 만듭니다.

내가 뭘 잘못하고 있니?

번호 :

import numpy as np 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 

match = np.load("/srv/digits/match_train.npy") 
spoken = np.load("/srv/digits/spoken_train.npy") 
written = np.load("/srv/digits/written_train.npy") 
print(match.shape, spoken.shape, written.shape) 
print(spoken[0].shape, spoken[1].shape) 

def features(signal, function): 
    new = np.copy(signal) 
    for i in range(len(signal)): 
     new[i] = function(new[i], axis=0) 
    return new 

spokenMean = features(spoken, np.mean) 
print(spokenMean.shape, spokenMean[0]) 

result = np.array(list(zip(spokenMean,written))) 
print(result.shape) 

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(result, match, test_size = 
0.33, random_state = 123) 
model = LogisticRegression() 
print(X_train.shape, y_train.shape) 
model.fit(X_train, y_train) 
yh_val = model.predict(X_val) 

Answer 1

spokenMean 유형, 즉 그것은 작은 1D 배열을 유지하는 1 차원 배열이다, object이다. 가장 먼저해야 할 일은 convert it to a 2D float array입니다. 이것은 나를 위해 일한 :

spokenMean = features(spoken, np.mean) 
spokenMean = np.vstack(spokenMean[:]).astype(np.float32) 

그런 list(zip(...))이 두 배열을 연결하는 올바른 방법이 아니다. 대신, np.concatenate 전화 :

result = np.concatenate([spokenMean, written], axis=1) 

이 X_train 일반 2D 배열을 만들 것입니다.