如何將列表的Python列表轉換爲2D numpy數組sklearn.preprocessing

我目前有一個列表，其中包含sklearn分類器的所有輸入。該列表中的每個元素都是一個功能列表，其中每個元素都代表我的數據集中的一首歌曲。如何將列表的Python列表轉換爲2D numpy數組sklearn.preprocessing

我需要將此結構轉換爲2D numpy數組，因此我可以通過sklearn的預處理來擴展我的數據。這證明是非常困難的。

y = [] all_feats = [] for song in data: mfccs_in_song = song[0] oned_mfccs_in_song = [] for frame in mfccs_in_song: for m in frame: oned_mfccs_in_song.append(m) all_feats.append(oned_mfccs_in_song) label = song[-1] y.append(label)

長話短說，all_feats是列出的該列表。它的長度爲600.我怎樣才能將它轉換爲一個numpy數組進行預處理？我嘗試了很多東西，包括簡單的all_feats = np.array(all_feats)，但是這不起作用。

來源

2017-05-16 ohbrobig

使用'all_feats = np.array（all_feats）'是什麼問題？它會給出錯誤嗎？什麼錯誤？ – Antimony

文件「/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py」，第129行，比例尺 dtype = FLOAT_DTYPES）文件「/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/utils /validation.py「，第382行，在check_array中 array = np.array（array，dtype = dtype，order = order，copy = copy） ValueError：使用序列設置數組元素。 – ohbrobig

看看給出的建議/答案[這裏]（http://stackoverflow.com/questions/4674473/valueerror-setting-an-array-element-with-a-sequence）。更具體地說，看看最終的'all_feats'。它可能沒有相同大小的子列表。 – Antimony

該錯誤表明可能沒有相同大小的子列表。看看它的內容，一旦你找出了子列表的正確長度，以及如何修剪多餘的元素，你可以運行all_feats = np.array(all_feats)，它應該工作！

查看this link的更多解釋。

來源

2017-05-16 01:02:50 Antimony

是的，修復它。簡單地找到所有子列表的最小長度並調整壞蘋果的大小！ Python切入救援。 – ohbrobig

如何將列表的Python列表轉換爲2D numpy數組sklearn.preprocessing

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