求解答随机生成数据集

import numpy as np
w,h = 28,28

class1 = np.ones(shape=(100,3,w,h))#用于创建指定形状的数组，并将数组中的元素初始化为1，这里生成了100个，通道数为3的wxh的全1矩阵

class2 = np.random.uniform(size=(100,3,w,h))#是一个均匀分布随机数生成函数，size指定了生成的随机数的数量和形状，生成了100个，通道数为3的wxh的随机数矩阵
label1 = np.zeros(shape=(100))
label2 = np.ones(shape=(100))

data = np.concatenate([class1,class2],axis=0)#将随机生成的两类数据沿着0轴方向进行拼接，axis=0代表沿着数组的垂直方向拼接
label = np.concatenate([label1,label2],axis=0)#同理，将标签进行拼接

dataset = np.array([i for i in zip(data,label)])
np.save('dataset',np.array(dataset))

这里是想随机生成数据和标签将其做成一个数据集，感觉代码编写的没有错误，为什么就会报错说维度不行呢？？可以打印出来zip，但是将它放到dataset里面将其保存为npy文件就不可以，有没有人知道哪里错了嘛，还请赐教，感谢感谢

【以下回答由 GPT 生成】

import numpy as np

w,h = 28,28

class1 = np.ones(shape=(100,3,w,h))
class2 = np.random.uniform(size=(100,3,w,h))

label1 = np.zeros(shape=(100))
label2 = np.ones(shape=(100))

data = np.concatenate([class1,class2],axis=0)
label = np.concatenate([label1,label2],axis=0)

dataset = np.array(list(zip(data,label)))
np.save('dataset', dataset)

上面的代码中，你没有传递需要保存的文件的扩展名。np.save函数默认将文件保存为.npy格式。你可以通过在文件名称后面加上扩展名.npy来保存文件。所以，你可以让最后一行代码为np.save('dataset.npy', dataset)。

希望这对你有所帮助！

• 先print(data, label)检查下zip()的两个参数看看吧，异常提示“值错误_{(参数数据类型不匹配引发的np.array()异常)}”哦。

• np.array()异常Demo
  

  

  
  我模拟的异常，跟您的“很像”哦😊