当尺寸为63和27时，填充不起作用

Question

在迭代过程中，几乎100个数组中的所有数组都被填充，只有两个数组的大小分别为63和27。因此，由于特征数组的大小不同，SVM无法工作

我尝试在底部再次迭代，但没有成功。试图使用条件语句更改维度，但无效

for idx1, f in enumerate(feature):
        if idx1 >= 50: break
        current_feature.append(f[2])
        current_feature.append(f[3])
        current_feature.append(f[4])

    #fixations.append(feature.feature_list)
    current_feature = np.array(current_feature)
    pad_amount = 150 - current_feature.size
    prev = current_feature.size
    np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')
    if current_feature.size != 150:
        np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')
        print(prev)
        print(current_feature.size)
    feed.append(current_feature)

在100个功能阵列中，仅创建了两个尺寸为67和27的阵列，它们不会被填充

编辑：粘贴代码时键入

Answer 1

np.pad不在原地更改数组，它将返回新数组。试试current_feature = np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')

（出于同样的原因，您可以删除np.pad(current_feature, (0, pad_amount), 'constant')的第一个外观）