我有一个形状(202, 64, 64, 3) 4D Numpy数组，所以第一个维度将是图像的索引，最后 3 个维度是实际图像。
然后我有形状为"(202,1("的"2D Numpy"数组包含每个图像的标签
我想创建一个包含两列"像素数组"和"标签"的熊猫数据框，以便我可以执行一些操作如何做到这一点？
Train = pd.DataFrame({'Pixel':X, 'Labels':Y})
给我错误：
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
如何将数字转换为数据帧？
以下内容适用于随机生成的大小为 (50,20,20,3( 的测试集。我在这里做两个假设：
1(您的数据称为数据列表
2(索引实际上并没有存储在矩阵中(我在脑海中可视化4D矩阵时遇到了问题(
Y = np.arange(datalist.shape[0],dtype=int)
X = [data for data in datalist]
Train = pd.DataFrame({'Pixel':X, 'Labels':Y})