異なるサイズのjpgをnumpy.arrayにロードしています - ValueError：サンプル数が一致しない入力変数が見つかりました

Question

sklearn.model_selectionを使用して列車とテストセットを生成したいと思うサイズの異なるjpgイメージのフォルダがあります.train_test_split（）。
これは、これまでの私のコードです：

helper = list() 
y = list() 

for path, subdirs, files in os.walk(inputDir): 
    for s in subdirs: 
     y.append(s) 
    for f in files: 
     img_path = os.path.join(path,f) 
     pixels = Image.open(img_path).getdata() 
     helper.append(pixels) 

x = np.asarray(helper) 

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y) #error occurs here 

私は、次のエラーメッセージが表示されます。

File "getTrainTestSet.py", line 57, in getTrainTestSet x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 1689, in train_test_split arrays = indexable(*arrays)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 206, in indexable check_consistent_length(*result)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 181, in check_consistent_length " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [120, 0]

私はこの問題を解決する助けてください。

ありがとうございます！

---

編集：私はtrain_test_split（）関数との混乱をしない方法でそれを行う方法を考え出し：

y = list() 
helpers = list() 

for path, subdirs, files in os.walk(inputDir): 
    for s in subdirs: 
     files = glob.glob(inputDir+ s + '/*.jpg') 
     helpers.append(np.array([np.array(Image.open(f)) for f in files])) 
     y.append(s) 

x = np.array([np.array(h) for h in helpers]) 

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y) 

私は問題がlen(y)とx.shape[0]が同じでなければならないということだったと思います。最終的なxは4つのサブディレクトリがあり、合計でイメージファイルを持つので、形（4、）を持っています。

あなたのご意見ありがとうございました！

Answer 1

xは、サイズ[no_of_samples、no_of_features]の2次元配列でなければなりません。これを行う：

x = np.atleast_2d(x).T