处理光谱数据#

在 chemotools 和 scikit-learn 中处理光谱数据时，通常需要重新调整单个光谱的形状以符合预期的数据格式。本指南说明如何为 scikit-learn 和 chemotools 中的预处理重新调整单个光谱的形状。

理解数据形状#

chemotools 和 scikit-learn 的预处理技术期望使用二维数组（矩阵），其中：

每一行代表一个样本
每一列代表一个特征

然而，光谱数据通常以一维数组（向量）形式的单个光谱出现。以下是一个单个光谱的示例：

array([0.484434, 0.485629, 0.488754, 0.491942, 0.489923, 0.492869,
       0.497285, 0.501567, 0.500027, 0.50265])

要在单个光谱上使用 chemotools 和 scikit-learn，您需要将一维数组重新调整为只有一行的二维数组。

为预处理重新调整形状#

以下是如何将一维数组重新调整为只有一行的二维数组：

import numpy as np

spectra_2d = spectra_1d.reshape(1, -1)

reshape(1, -1) 方法将一维数组 spectra_1d 转换为只有一行的二维数组。结果（spectra_2d）如下所示：

array([[0.484434, 0.485629, 0.488754, 0.491942, 0.489923, 0.492869,
        0.497285, 0.501567, 0.500027, 0.50265]])

备注

重新调整后的输出是一个只有一行的二维数组——这是 scikit-learn 和 chemotools 预处理技术所需的格式。

现在，您可以将重新调整形状后的单个光谱与 chemotools 和 scikit-learn 预处理技术一起使用：

import numpy as np
from chemotools.scatter import MultiplicativeScatterCorrection

msc = MultiplicativeScatterCorrection()
spectra_msc = msc.fit_transform(spectra_2d))

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为预处理重新调整形状#

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