concatenate()连接二分类矩阵数据

最新推荐文章于 2025-04-20 01:31:09 发布
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分类专栏： Tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Colly250/article/details/88076716
本文介绍在进行CNN文本分类时的数据预处理方法，通过使用one_hot编码将文本转化为数值矩阵，并利用Tensorflow中的numpy模块实现矩阵的连接操作，便于后续模型训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在做CNN文本分类中用于数据预处理，在获得两个经过one_hot处理过的二分类数据集，两种数据以矩阵形式连接，在Tensorflow中:

import numpy as np

引入模块后使用，将矩阵连接，使axis为0（默认也为0）

y = np.concatenate([good, bad], 0)

axis=0时:

good = np.array([[1, 2], [3, 4]])
bad = np.array([5, 6]])

连接后：[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

 

卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-22 6万+
卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，卫星遥感技术通过搭载在卫星上的传感器获取地球表面的电磁波信息，为地物分类与变化检测提供了宏观、动态的观测数据。随着高分辨率遥感卫星（如高分系列、哨兵系列）的发展，遥感影像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率不断提升，为精准地物识别和动态变化监测奠定了基础。地物分类旨在将遥感影像中的像元按地表覆盖类型（如植被、水体、建筑、农田等）进行分类，而变化检测则通过对比不同时期的影像，识别地表覆盖的变化区域（如城市扩张、森林砍伐、土地退化等）
数据标签化：如何通过标签化数据进行文本分类和自然语言处理自然语言处理教程
AI天才研究院
07-18 3460
在自然语言处理中，词性标注、命名实体识别、句法分析、语义理解、语音合成、信息检索、文档摘要等功能需要对输入文本进行分析处理。这些任务通常都涉及到大量的数据处理工作。例如，给定一个文本序列（如一段话或一篇文章），如何自动地确定其中的名词短语、动词短语、介词短语、形容词短语？这个过程被称之为词性标注。再比如，给定一段文本，如何识别出其中的人物、组织机构、地点、时间、日期、货币金额等实体？这个过程被称之为命名实体识别。每当我们阅读、回复、输入文字时，都离不开这些功能，它们的背后都是复杂的计算过程。
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03-10 1863
Connection Matrix（连接矩阵）是Altium Designer18中“工程选项”对话框第二选项卡的设置，如下图所示。 Summary摘要 “项目选项”对话框的此选项卡提供了一个矩阵，该矩阵提供了一种机制，来建立组件引脚和网络标识符（例如端口和图纸条目）之间的连接规则。它定义了将被报告为警告或错误的逻辑或电气条件。例如，连接到另一个输出引脚的输出引脚通常会被视为...
连接矩阵
bZone
12-06 1227
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04-13 336
1. np.concatenate连接矩阵>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1)
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将多个矩阵合并到一个新矩阵中   asix = 0: 沿行的方向合并（列数必须一致）； asix = 1:沿列的方向合并（行数必须一致）； asix = None: 先flat，再合并。 numpy.concatenate numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) Join a sequence of arrays alon...
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🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
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