g1=f.create_group("bar1") g2=f.create_group("bar2") d=f.create_dataset("dset",data=np.arange(10)) #在bar1组里面创建一个组car1和一个数据集dset1。 c1=g1.create_group("car1") d1=g1.create_dataset("dset1",data=np.arange(10)) #在bar2组里面创建一个组car2和一个数据集dset...
其中create_dataset用于创建给定形状和数据类型的空dataset >>>dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i') 1 我们也可以用现有的Numpy数组来初始化一个dataset >>> arr = np.arange(100) >>> dset = f.create_dataset("init",data=arr) 1 2 3) 分块存储策略 在缺省设置下,HDF5数据...
#分别创建dset1,dset2,dset3这三个数据集 hf.create_dataset("data",data=data) hf.create_dataset("labels",data=labels) hf.close() save_data(train_ds,"train_data.hdf5") save_data(test_ds,"test_data.hdf5") def read_data(dataset_name): import numpy as np f = h5py.File(dataset_name,...
array(y) X, y = create_dataset(scaled_data) 3.3 模型构建 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout model = Sequential([ LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(X....
根据上面的表格,我们可以定义一个createDataSet函数 参考代码如下 1defcreateDataSet():2dataSet = [[1, 1,'yes'],3[1, 1,'yes'],4[1, 0,'no'],5[0, 1,'no'],6[0, 1,'no']]7labels = ['no surfacing','flippers']8#change to discrete values9returndataSet, labels ...
importh5pyimportnumpyasnp # 创建numpy数组 data=np.random.randint(0,100,size=(100,100))# 存储numpy数组withh5py.File('data.h5','w')asf:dset=f.create_dataset('mydataset',data=data) 以上代码创建了一个100x100的Numpy数组,然后使用h5py将Numpy数组写入到名为“data.h5”的HDF5文件中。
import numpy as np import os import tecplot as tp from tecplot.constant import * #以szplt格式写出数据 def Writeszplt(fname,pixle_x,pixle_y,data,filename,time): width, height = pixle_y,pixle_x tp.new_layout() ds = tp.active_frame().create_dataset(filename, ['x', 'y']) strand...
return dataSet, labels dataSet, dataLabels = createDataSet() #创建决策树 myTree = createDecideTree(dataSet,dataLabels) print(myTree) #绘制决策树 createPlot(myTree) 字典形式表示决策树: {'人品': {'好': '见 ', '差': {'富有': {'没钱': '不见', '有钱': {'外貌': {'漂亮': '见 ...
myData,labels=createDataSet() print(myData) print(labels) myTree=createTree(myData,labels) print(myTree) ''' [['Long', 'Think', 'male'], ['Short', 'Think', 'male'], ['Short', 'Think', 'male'], ['Long', 'Thin', 'female'], ['Short', 'Thin', 'female'], ['Short', ...
hf.create_dataset(name + '_tip', data=t) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 一张图片用imread之后是一个三维数组,64x64x3 个数据, 64x64是像素,每个像素由red green blue三原色的值叠加来控制, ...