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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

多次元配列

1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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Pythonのcsvファイルの配列の格納について

kasappi

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CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

多次元配列

1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

配列

配列は、各データの要素(値または変数)が連続的に並べられたデータ構造です。各配列は添え字(INDEX)で識別されています。

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投稿2020/12/19 01:07

編集2020/12/19 01:22

以下のようなcsvファイルをもちいてRNNの作成を行っています。データは1セットあたり99の時系列データと1つのラベルのセットで10セットあります。(学習用データとテスト用データで10個ずつ計20個)
イメージ説明

実行したコード

#データの準備 def get_data(): with open("ファイル名") as fp: reader1 = csv.reader(fp) data1 = [ e for e in reader1 ] data1 = np.array(data1).reshape(-1) data1 = data1.reshape(-1,100)  print(data1)

発生している問題

csvファイルを表示すると、

[['31.5079375' '31.63000781' '33.4610625' '34.92590625' '35.78039844' '34.55969531' '34.31555469' '34.31555469' '34.31555469' '33.4610625' '32.24035938' '31.99621875' '31.87414844' '32.36242969' '32.11828906' '30.16516406' '31.38586719' '31.01965625' '31.5079375' '32.36242969' '32.60657031' '32.85071094' '34.19348438' '35.65832813' '38.95422656' '39.56457813' '39.44250781' '39.07629688' '37.48938281' '35.53625781' '35.04797656' '34.07141406' '33.82727344' '33.58313281' ...]]

となります。これを

[['31.5079375'][ '31.63000781'][ '33.4610625']['34.92590625'] ...]]

このように二次元配列にしたいのですがいい方法はありますか?

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回答1

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ベストアンサー

reshapeの引数が間違っています。
作りたいのは(100, 1)なのでは。

python

1def get_data(): 2 with open("ファイル名") as fp: 3 reader1 = csv.reader(fp) 4 data1 = [ e for e in reader1 ] 5 data1 = np.array(data1).reshape(-1, 1) 6 print(data1)

本題とは別ですが、csvをndarrayに読み込む部分は、numpy.loadtxtを使うともっと簡単に書けます。

投稿2020/12/19 02:17

bsdfan

総合スコア4794

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