问题描述
我有一个奇怪的问题，我有一个.mat文件，该文件位于10x10数组中，其中每个索引都是代表灰度图像的20x20数组。因此，我有10个试验，每个试验都是一个具有10个间隔的时间序列，每个间隔被跟踪为20x20图像。为了使用张量对此进行张量回归，需要将其格式化为（轨迹，时间序列，x-dim，y-dim）张量。有一种干净的方法可以做到这一点吗？我在mat文件上尝试了np.reshape，但由于Mat文件尺寸为10x10，因此无法正常工作，原因是我说数组的每个单元格均为20x20。
例如，假设Mat文件是变量名“ mat_var”。那么mat_var [0,0]将是20x20的数组，而mat_var将是10x10的数组
目标是将10x10数组重塑为10x10x20x20x20。
解决方法
很明显，如果您进行张量= np.full（（10,10,20,20），0），则可以像这样设置每个像元
张量[x，y] = mat [x，y]
如果数组的大小也是20x20，它将填充20x20