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reshape関数のエラーが出ます。
조회 수: 2 (최근 30일)
이전 댓글 표시
data=0:36000;
DATA=reshape(data,600,600)
Error using reshape
Number of elements must not change. Use [] as one of the size inputs to automatically calculate the appropriate size for that dimension.
Number of elements must not change. Use [] as one of the size inputs to automatically calculate the appropriate size for that dimension.
上に示す、コードでエラーが出ます。
まだ、初心者で理解していないところもございますが、
10行36000列あるデータをインポートし、そのデータを600行600列に変換したいと考えています。
上のコードで「data=10:36000;」としても同じようなミスになります。
何が原因で起こるのかわからないです。
そもそものコードが違っているのなら、完成したコードが知りたいです。
よろしくお願い致します。
채택된 답변
Kojiro Saito
2023년 9월 1일
편집: Kojiro Saito
2023년 9월 1일
上のコードではdataが0:36000なので1行36001列のデータになっていて、600×600のサイズにリサイズできていないのが原因です。600×600は360000なので。
下記のようにしてみてはいかがでしょうか。
data = rand(10, 36000); % 10行3600列の乱数を生成
DATA = reshape(data, 600,600) % 600行600列に変形
댓글 수: 12
ナッティング
2023년 9월 1일
이동: Kojiro Saito
2023년 9월 1일
ご回答ありがとうございます。
試してみましたが、変数の最大許容サイズを超えるようです、
何か対策はありますでしょうか。
Kojiro Saito
2023년 9월 1일
8GBだと10*36000のdouble型 (約2.7MB)で十分なはずですが、他にワークスペースの変数でメモリーを使用していますかね。
whos
コマンドで変数毎にどれぐらい使用しているの確認できます。
既存の変数名(data)を上書きすれば、メモリー使用量は抑えられますが。
data = reshape(data, 600,600);
ナッティング
2023년 9월 1일
大変申し訳ありません、記号のミスで大変な数の乱数を生成しておりました。
何度も質問させていただいてご回答いただきありがとうございます。
初手に戻るかもしれませんが、エクセルから取り入れた10*36000のデータには既存の画素値が入っており、乱数を用いると変わってしまいます。
この10*36000のデータを600*600に変換することが目的ですが、詳細として、
1行から600行まではそのままでいいのですが、601行から1200行は隣の11列からの配置にしたいです。1201行からも同じく隣である21列から配置し
これで600*600にしたいと考えておりました。
僕の質問が不足しており、目的を明確にすべきでした。
申し訳ありません。
何卒、よろしくお願い致します。
Kojiro Saito
2023년 9월 1일
@ナッティングさん
やりたいことはreshapeよりもforループで回したほうが実現しやすいと思います。さ
とりあえずダミーの画素値(0~255)の値を持つCSVファイルを作ってみました。
10行36000列のデータですが、上記のご説明だと行数が1201以上あるとのことなので、いったん配列を転置しています。下記のコードがサンプルで、resArrに600x600の配列が作成されます。
img = readmatrix('image.csv'); % 10行36000列のダミーデータを読み取り
img2 = img'; % 36000行10列に転置する
resArr = zeros(600, 600); % 600x600の配列の事前割当
% 1~600行、601~1200行、…、と、600行ごとに配列を水平方向につなげていく
nStart = 1:600:35401;
nEnd = 600:600:36000;
for n=1:length(nStart)
resArr(:, (1+10*(n-1)):10*n) = img2(nStart(n):nEnd(n), :);
end
whos resArr
Name Size Bytes Class Attributes
resArr 600x600 2880000 double
ナッティング
2023년 9월 5일
すみません、
下のコードで、試しているのですが、画像化すると期待通りの答えになりません。
おそらく、これだと1列60行を並べているかと思います。
10列60行だと期待通りの画像が出ると思ったのですが、img2 = mat2cell(img, ones(10, 60)*60);とすると
次を使用中のエラー: mat2cell
入力引数 D1 から D2 は、ベクトルでなければなりません。
という、エラーコードが出ます。これは、どのような対処をすれば良いですか。
何度も何度も申し訳ありません。
img = readmatrix('img7.csv'); %36000行10列
% 600行ごとに区切ってcell配列に入れる
img2 = mat2cell(img, ones(1, 60)*600);
% cellを横方向に並べる
img2 = img2';
% 結合して完成!
img_out = cell2mat(img2);
Akira Agata
2023년 9월 8일
ご所望の処理内容について、もう少し詳しく教えてもらえないでしょうか。
上記のコードを実行すると、以下のように36000×10の配列を600×600に変換できますが、これとはまた異なる処理を想定されてますか?
% データ読み込み(36000×10)
img = readmatrix('https://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/1473466/img7.csv');
% 600行ごとに区切ってcell配列に入れる
img2 = mat2cell(img, ones(1, 60)*600);
% cellを横方向に並べる
img2 = img2';
% 結合して完成!
img_out = cell2mat(img2);
size(img_out)
ans = 1×2
600 600
% 念のため確認
imshow(img_out, [])
ナッティング
2023년 9월 8일
はい、まず配列の順番として
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 ・・・
・
・
・・・・・・・・・360000
があります。
この配列を下のように
1 2 3 4 ・・・・10 11 12・・・・600
601 602 603 ・・・・・・・・・・・
・
・
・・・・・・・・・・・・・・360000
というふうに配列を変換させたいです。
Akira Agata
2023년 9월 14일
% 元データとなる 36000×10の配列を作成
a = 1:360000;
a = reshape(a,10,[])';
% 最初の2行を表示
disp(a(1:2, :))
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
% 所望の形 (600×600) に配列を変形
b = reshape(a', 600, [])';
% 最初の2行を表示
disp(b(1:2, :))
Columns 1 through 16
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616
Columns 17 through 32
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632
Columns 33 through 48
33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648
Columns 49 through 64
49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664
Columns 65 through 80
65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680
Columns 81 through 96
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96
681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696
Columns 97 through 112
97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112
697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712
Columns 113 through 128
113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128
713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728
Columns 129 through 144
129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744
Columns 145 through 160
145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760
Columns 161 through 176
161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176
761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776
Columns 177 through 192
177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192
777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792
Columns 193 through 208
193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208
793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808
Columns 209 through 224
209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224
809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824
Columns 225 through 240
225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240
825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840
Columns 241 through 256
241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256
841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856
Columns 257 through 272
257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272
857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872
Columns 273 through 288
273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888
Columns 289 through 304
289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304
889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904
Columns 305 through 320
305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320
905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920
Columns 321 through 336
321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336
921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936
Columns 337 through 352
337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352
937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952
Columns 353 through 368
353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368
953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968
Columns 369 through 384
369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384
969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984
Columns 385 through 400
385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400
985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000
Columns 401 through 416
401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416
1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016
Columns 417 through 432
417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432
1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032
Columns 433 through 448
433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448
1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048
Columns 449 through 464
449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464
1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064
Columns 465 through 480
465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480
1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080
Columns 481 through 496
481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496
1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096
Columns 497 through 512
497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512
1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112
Columns 513 through 528
513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528
1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128
Columns 529 through 544
529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544
1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144
Columns 545 through 560
545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560
1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160
Columns 561 through 576
561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576
1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176
Columns 577 through 592
577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592
1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192
Columns 593 through 600
593 594 595 596 597 598 599 600
1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200
추가 답변 (0개)
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