加载、简单预处理数据集数据

有效工作时间6个小时

How to Develop 1D Convolutional Neural Network Models for Human Activity Recognition其中前半部分加载数据处理数据部分。

第一步想拿到的数据是怎么构成的，行是什么，列是什么

行是每个行动的一条记录，列是分为了129个窗口，以频率为多少进行采样得到的数据结果（预处理肯定还涉及通过滤波器，降噪等等）

73分训练和测试，加载数据，九个特征变量三维堆叠在一起

四个数据组 训练数据，训练数据所属类别，测试数据，测试数据所属类别。

收获

（1）数据集要放到py.file同一路径

（2）pycharm的一些书写规范。

函数内tab缩进，禁止tab空格混用。

按照提示改，有些书写可以忽略。

（3）先建立空列表，再对其操作

loaded.append(data)

# stack group so that features are the 3rd dimension，三维堆叠

    loaded = dstack(loaded)

关于vstack,hstack,dstack.见上图。

（4）多类分类涉及one hot encode,调用Keras的 to_categorical函数

可以将123456等调到001那样的二进制矩阵。

注意二进制矩阵从0开始，可能需要偏移类。

想实现的功能函数分格写，从最基本函数写起，一点点扩大。

写加载一个文件-----加载一个文件夹中的好多文件------加载不同文件夹