用Python对KSC数据集处理的一次排错经历

问题的解决

用Python对高光谱数据集进行归一化处理，之前调用自己写的归一化函数对Indian_pines,Salina,PaviaU和Pavia高光谱数据集进行归一化数据处理没有遇到问题，最近需要对KSC数据集进行归一化处理，处理之后对定义的网络结构在KSC数据集上进行调参训练，调了整整两天没有任何提高，分类正确率很差，感觉哪儿肯定出了问题，可是一直在网络训练参数和算法上找问题，没有想到去看数据集，后来在学长的帮助下一起看了数据集，发现是数据集处理的有问题，今天花了基本上一天时间研究了一下这个问题，发现是数据类型的问题，代码：

 import numpy as np data, labels = np.array(ksc.data), np.array(ksc.labels)    #<1>print data.dtype,labels.dtype

运行结果为：

uint16 uint8

而原来的数据集中的ksc.data，ksc.labels类型为

float float

这说明用代码 <1>对数据进行处理时发生了类型转换,后来查阅了资料，发现np.array函数中不指定数据类型时会发生类型转换：

 import numpy as npdata, labels = np.array(ksc.data,dtype=np.float), np.array(ksc.labels,dtype=np.float)   #<1>data_1x1=scale_to1(data)

而其它四个数据集没有发生错误是之前用了代码<2>之后才进行归一化处理的，也就是说处理的数据类型是float而KSC没有用代码<2>处理的数据类型是int，而我目前的Python版本是Python2,7,其对int型和float型的除法结果不同，这导致了结果的错误：

data_1=np.zeros(data.shape) #<2>
data_1=data
data_1x1=scale_to1(data_1)

我做了如下实验：

data_1=np.zeros(data.shape)
print data_1.dtype

运行结果为：

float64

这说明不指定类型时np.zeros的类型为float,所以才没有发生错误。

总结

为了解决这个问题，所做的项目三天没有任何进展，最后在学长的帮助下还是解决了，这提醒我在遇到不知道怎么解决的问题或者是明显是错的问题时，一定要回到问题的原点进行重新思考，就拿这个问题来说，就是要回到原点思考数据集的问题，这样才解决了问题。然后基础无比重要，要重视基础的学习，最后还是实践，绝知此事要躬行，每次解决问题，须躬行的感触会深一点。

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