主成分分析（PCA）-访问形状

Question

我是python的初学者，我正在尝试将主成分分析（PCA）应用于一组图像。 我想将图像放在矩阵中以便能够执行PCA。 我仍处于起步阶段，但出现错误。

import numpy as np
import Image
import os

#insert images to matrix
dirname = 'C:\Users\Karim\Downloads\shp_marcel_train\Marcel-Train\A'
X = [np.asarray(Image.open(os.path.join(dirname, fn))) for fn in os.listdir(dirname)]

#get dimensions
num_data,dim = X.shape

它给出了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

有人可以帮忙吗？

链接到详细教程将不胜感激

Answer 1

定义好后， X是一个列表：

X = [... for fn in ...]

Python列表没有shape属性。 此列表中有NumPy数组，它们确实具有shape属性。 所以你可以说

num_data = len(X)
shape_of_first_array = X[0].shape

（您没有解释dim应该代表什么……）

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这是使用PCA和状态向量机进行面部识别的示例 。 这是另一个相关示例 。

Answer 2

当你做

[np.asarray(Image.open(os.path.join(dirname, fn))) for fn in os.listdir(dirname)]

它将返回一个数组，该数组存储在局部变量X

您正在尝试从列表中提取变量，从而导致错误。

X的各个元素具有shape属性。 因此，您需要执行以下操作（根据定义为的数据结构shape修改）

dim0 = X[0].shape等