list ndarrayの使い方 train_dataの作り方(Python)

Question

kerasでCNNを使用したいのですが、trainデータの作り方がわかりません。

ゴールのデータの形としては、(4,1,Len,8) //(データ数、一次元、データの横の長さ、チャネル数)　です。

for x in range(len(csv_file)):
dataset=pd.read_csv('/Users/Desktop/波形/学習データ/'+str(csv_file[x]),engine='python')
dataset=dataset.iloc[:,1:9]
Len=len(dataset)#データの長さ
label=str(csv_file[x])

data=dataset.values.T #data.shape ==> (8, 326)

input_data=data.reshape((1,Len,8))#(1,Len,8)に変形
traindata.append(data)

for文を使用し、四つの用意されているCSVファイルから(1,Len,8)のデータを四つ取ってきて、trainデータに追加しています。
しかしここから、(4,1,Len,8)のデータに変形する事ができず、困っています。

変形の仕方がわかる方、ぜひ教えていただきたいです。

追記
traindataの中身です。
これらの中身は、(4,1,Len,8)だと思うのですがarrayが途中で混ざっているためか、numpy配列に変形できません。
[array([[[-0.06098484, -0.05617708, -0.05041042, ..., -0.03460467,
-0.03185146, -0.03169284],
[-0.03392803, -0.03707789, -0.03948805, ..., -0.0364782 ,
-0.03197582, -0.02725347],
[-0.02461711, -0.02596707, -0.0313575 , ..., -0.04148145,
-0.03484862, -0.02705114],
...,
[-0.11515636, -0.10463369, -0.10423791, ..., -0.12207024,
-0.12563237, -0.12450597],
[-0.11606445, -0.1010939 , -0.08347803, ..., -0.06724414,
-0.08797137, -0.11403708],
[-0.12777505, -0.11453709, -0.07402561, ..., 0.04128018,
0.02541069, -0.01311704]]]), array([[[-0.0414098 , -0.03523975, -0.0218017 , ..., 0.00626315,
-0.00385336, -0.02132589],
[-0.03932178, -0.05143892, -0.05480523, ..., -0.0356364 ,
-0.03171703, -0.03275013],
[-0.03787638, -0.0443232 , -0.04913156, ..., -0.04674639,
-0.0452646 , -0.04678478],
...,
[ 0.04576931, 0.03817365, -0.00638537, ..., -0.06000367,
-0.03457695, -0.02251176],
[-0.03873163, -0.07606783, -0.11189137, ..., -0.03873051,
0.03996269, 0.1132525 ],
[ 0.15524762, 0.14924871, 0.09751058, ..., -0.04536849,
-0.01176905, 0.03777701]]]), array([[[-0.00934732, -0.01388715, -0.0169515 , ..., -0.0075951 ,
-0.00328897, -0.0027193 ],
[-0.00701132, -0.01518132, -0.02391816, ..., -0.02203334,
-0.01664396, -0.01567574],
[-0.01958289, -0.02491413, -0.02681835, ..., -0.0020368 ,
0.00567292, 0.00942466],
...,
[-0.01316054, 0.00215166, 0.01958549, ..., 0.01789419,
0.00414472, -0.00996738],
[-0.02439528, -0.03635038, -0.03704403, ..., 0.05389441,
0.07348452, 0.06196614],
[ 0.02256901, -0.02318185, -0.04758141, ..., 0.05711252,
0.08753215, 0.08553554]]]), array([[[-0.021037 , -0.02033836, -0.0214279 , ..., -0.02369102,
-0.02026847, -0.01542367],
[-0.01187074, -0.01217285, -0.01644413, ..., -0.02392743,
-0.01856335, -0.01039399],
[-0.00195586, 0.00364707, 0.00454364, ..., -0.00636867,
-0.00556597, 0.00034718],
...,
[ 0.07206488, 0.06048914, 0.0371986 , ..., -0.00869912,
0.00460009, 0.02668689],
[ 0.0503807 , 0.06734152, 0.06876593, ..., -0.02371423,
-0.04349171, -0.0325688 ],
[ 0.00493726, 0.04874094, 0.07475621, ..., 0.01034302,
-0.00389014, 0.00512 ]]])]

Comments

[meg_]

ndarrayを一旦リストにしている理由は何でしょうか？

[Riri09020500]

うまくいかなかったのでリストにしてみたんですが、結局動かなかったので間違えです。すいません。修正します。

[meg_]

質問タグはkeras、CNNではなくNumpyやPandasの方が適切かと思います。有識者からの回答が付きやすくなるかと思います。

Answer 1

疑似データで試した結果です。
下記のようなコードで出来ませんか？

import numpy as np

a = np.array(np.arange(400)).reshape(1,50,8)
# a.shape(1, 50, 8)

l = []
for i in range(4):
    l.append(a.copy())

data = np.array(l)
# data.shape(4, 1, 50, 8)

出来ない場合、

しかしここから、(4,1,Len,8)のデータに変形する事ができず、困っています。
うまくいかなかったのでリストにしてみたんですが、結局動かなかったので間違えです。

では分からないので、具体的に”どう”うまくいかなかったのかを説明されると回答しやすくなるかと思います。（エラーが出たならそのエラーメッセージ、想定した結果と異なったならその結果 等）

Comments

[Riri09020500]

回答ありがとうございます。
meg_さんのコードを参考に実行した結果、同じエラーが出たため、csv読み込みのデータを確認したところ、一つだけデータサイズが違っていました。
そちらを修正したところ、正しい結果になりました。本当にありがとうございます。
また何かの機会があれば、教えていただきたいです。大変ありがとうございました。