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reshape - 如何检查APL中的字符串是否被 reshape ?
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
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reshape - Theano reshape
我无法清楚地理解theano的reshape。我有一个形状的图像矩阵: [batch_size, stack1_size, stack2_size, height, width] ,其中有 s
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如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
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reshape - 如何像这样使用 python reshape 数据集
这是原始数据 a=[[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12]] 我想把它转换成这样的格式: b=[[1,2,3,7,8,9], [4,5,6,10,11,12]] a
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python - 只是 reshape 和 reshape 和获得转置之间的区别?
我目前正在学习 CS231 作业,我意识到一些令人困惑的事情。在计算梯度时,当我第一次 reshape x 然后得到转置时,我得到了正确的结果。 x_r=x.reshape(x.shape[0],-1
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r - 如何使用 reshape 包 reshape 此数据框
这个问题在这里已经有了答案: Reshaping multiple sets of measurement columns (wide format) into single columns (lon
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当 reshape 无法猜测时变变量的名称时, reshape r 中的数据
我有一个包含超过 1500 列的宽格式数据集。由于许多变量都是重复的,我想将其 reshape 为长形式。然而,r 抛出一个错误: Error in guess(varying) : Failed
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从长到宽 reshape 数据 - 了解 reshape 参数
我有一个长格式的数据框狗,我正在尝试使用 reshape() 函数将其重新格式化为宽格式。目前看起来是这样的: dogid month year trainingtype home scho
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python - NumPy 使用 reshape 函数 reshape 数组
这个问题在这里已经有了答案: how to reshape an N length vector to a 3x(N/3) matrix in numpy using reshape (1 个回答)
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python - 'numpy.reshape' 和 'ndarray.reshape' 如何等效?
我对 ndarray.reshape 的结构有疑问.我读过 numpy.reshape()和 ndarray.reshape是 python 中用于 reshape 数组的等效命令。 据我所知,num
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reshape - 在 Stata 中没有唯一的 "j"变量的情况下如何 reshape ?
所以这是我的麻烦:我想将一个长格式的数据文件改成宽格式。但是,我没有唯一的“j”变量;长格式文件中的每条记录都有几个关键变量。 例如,我想这样做: | caseid | gender | age |
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从 base reshape vs 从具有缺失值的 reshape2 reshape
Whis 这个数据框, df df id parameter visit value sex 1 01 blood V1 1 f 2 01 saliva V
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python - reshape numpy 数组的列表,然后 reshape 回来
我有一个列表,其中包含几个不同形状的 numpy 数组。我想将这个数组列表 reshape 为一个 numpy 向量,然后更改向量中的每个元素,然后将其 reshape 回原始数组列表。 例如: 输入
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Python 使用 np.reshape 按特定顺序 reshape 数组
我有一个形状为 (1800,144) 的数组 (a) 其中 a[0:900,:] 都是实数,后半部分数组 a[900:1800,:] 全部为零。我想把数组的后半部分水平地放在前半部分旁边,然后将它们推
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python - 在 Python 中使用 reshape reshape 数组
我有一个如下所示的数组: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2
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python - 为什么 Tensorflow Reshape tf.reshape() 会破坏梯度流?
我正在创建一个 tf.Variable(),然后使用该变量创建一个简单的函数,然后我使用 tf.reshape() 展平原始变量,然后我在函数和展平变量之间使用了 tf.gradients()。为什么
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python - 使用 array.reshape(-1, 1) reshape 数组
我有一个名为 data 的数据框,我试图从中识别任何异常价格。 数据框头部看起来像: Date Last Price 0 29/12/2017 487.74 1 28/
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python - 使用 numpy reshape 数组 - ValueError : cannot reshape array
我有一个 float vec 数组,我想对其进行 reshape vec.shape >>> (3,) len(vec[0]) # all 3 rows of vec have 150 columns
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python - 在不使用 reshape 的情况下 reshape n 维数组的 View
tl;dr 我可以在不使用 numpy.reshape 的情况下将 numpy 数组的 View 从 5x5x5x3x3x3 reshape 为 125x1x1x3x3x3 吗? 我想对一个体积(大小
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reshape() function to make wide to long data(RESHAPE()函数使数据变宽变长)
set.seed(123)data <- data.frame(ID = 1:10, weight_hus = rnorm(10, 0, 1),
Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!