Javascript 在csv文件python中存储高维特征

我尝试使用SVM分类器对一些图像进行分类。我正在使用预先训练好的inception V3模型提取图像的特征。我想将提取的特征保存到csv或excel文件中，然后为它们指定标签，以便它们可以与SVM分类器一起使用。这些功能目前在numpy阵列中。我想将此numpy数组转储到excel或csv文件。当使用numpy“savetxt”函数时，会出现错误

应为1D或2D数组，而该数组为%d个维度

这意味着它无法将要素阵列转储到csv文件中，因为它的维度很高。有人能告诉我一种将这个高维数组转储到excel或csv文件的方法吗

from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input
from keras.applications.inception_v3 import decode_predictions
import os

from PIL import ImageFile
ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

import scipy.io
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import pandas as pd

model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
model.summary()

#for file in os.listdir('D:/MS/Literature for thesis/Mediaeval 2018/multimedia task/tools/twitter_downloader/evidence_0/'):
img_path='900095331450273792.png'
img = image.load_img(img_path, target_size=(229, 229))
img_data = image.img_to_array(img)
img_data = np.expand_dims(img_data, axis=0)
img_data = preprocess_input(img_data)

inception_feature = model.predict(img_data)
df = pd.DataFrame (inception_feature)
filepath = 'my_excel_file.xlsx'
df.to_excel(filepath, index=False)

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如果只想将高维数组保存在文件中，那么最好将其保存为pickle文件

import numpy as np
import pickle

m_array = np.arange(24).reshape(4,2,3)

# save as pickle file
with open('filename.pickle', 'wb') as handle:
    pickle.dump(m_array , handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

# read pickle file
with open('filename.pickle', 'rb') as handle:
    b = pickle.load(handle)

但如果您想将其保存为CSV文件，请使用pandas库

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您可以找到更多详细信息

向我们展示代码示例、错误堆栈和示例数据。我已经添加了代码。请看一看。你能打印数据框的形状吗：print（df.shape）