我遇到了一个奇怪的问题，我有一个.mat文件，它是一个10x10数组，其中每个索引都是一个代表灰色图像的20x20数组。所以我有10个试验，每个试验都是一个有10个间隔的时间序列，每个间隔都被跟踪为20x20的图像。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。有干净的方法吗？我在垫子文件上尝试了np.reshape，但这不起作用，因为垫子文件的尺寸是10x10，因为就像我说的那样，阵列的每个单元都是20x20。
例如，假设mat文件是变量名"mat_var"那么mat_var[0,0]将是20x20阵列，mat_var将是10x10阵列
目标是将每个索引为20x20数组的10x10数组重塑为10x10x20x20数组。
很明显，如果你做张量=np.full((10,10,20,20(，0(，那么你可以像一样相应地设置每个单元格
张量[x，y]=mat[x，y]
如果阵列的大小也是20x20 ，那么它只会填充20x20