从fit图像构建数据集的有效方法
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了从fit图像构建数据集的有效方法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
我有一套适合的图像：大约32000张图像的分辨率（256,256）。我要构建的数据集是矩阵状的，因此输出形状为（32000,256 * 256）。
简单的解决方案是for循环，类似于：
#file_names is a list of paths
samples=[]
for file_name in file_names:
hdu=pyfits.open(file_name)
samples.append(hdu[0].data.flatten())
hdu.close()
#then i can use numpy.concatenate to have a numpy ndarray
这个解决方案非常非常慢。那么构建如此庞大的数据集的最佳解决方案是什么？
以上是关于从fit图像构建数据集的有效方法的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
当.dropna（）为它们留下不同的大小时，处理两个数据集的正确方法是什么？