python - 用空格分隔值到 ndarray

Question

我正在尝试为我的机器学习模型导入数据集。数据是作为每个图像的像素值存储的图像数据。图像尺寸为 48X48。我需要将其转换为 ndarray 但由于它的空间分隔所以

X = data[:, 1].reshape(data.shape[0],1,48, 48).astype( 'float32' )

不起作用。我需要帮助将此数据转换为 ndarray of(nX48X48).(n->行数。)编辑:-我试过了，

`data=pd.read_csv('../input/fer2013.csv').values
X=data[:,1]
for i in range(len(X)):
       X[i]=np.asarray(X[i].split(" "),dtype=np.float32)
       X[i]=X[i].reshape(1,48,48).astype('float32')`

它不会改变柱的形状。我希望 X 的形状是(n,1,48,48)但执行上述操作后形状仍为(n)。 sample row of data

数据格式: pixels column of dataset

感谢和问候，

Answer 1

从您的描述来看，列似乎是空格分隔的，行是换行符分隔的。如果是这种情况，那么你可以使用 Numpy 的 genfromtxt()方法。

from numpy import genfromtxt
my_data = genfromtxt(f, delimiter=' ')

如果您已经将空格换行符分隔的困惑内容作为字符串 string_data 读入，则需要首先将其拆分为行:

f = string_data.split('\n')

从您的链接看来，您可能只需传入 data["pixels"] 系列即可。