在R，Matlab和Numpy中，重塑函数允许将数据转换为更方便的形式。
我有一个像这样的数据框： >>> DF 类型 A B C D 0 输入 550 350 600 360 1 输出 340 270 420 190 我想把它重塑成这样的形状： AIN AOUT BIN BOUT CIN COUT ...
我在同一硬件上使用2个不同的设备记录了一些数据，并且记录间隔不一样。现在我有 2 个不同长度的数组（13518 和 68462 个样本长），但是 start 和
数据<- data.frame( T2_husband = rnorm(5), T2_wife = rnorm(5), T1_husband = rnorm(5), T1_wife = rnorm(5), Dyad_ID = 1:5 ) so I have 5 columns in the dataset. However, I want to make d...
希望这里有一个简单的答案，但我在任何地方都找不到。 我有一个带有行名称和列名称的数字矩阵： # 1 2 3 4 # 6 7 8 9 # b 8 7 5 7 # ...
在上一个问题中，我在使用重塑时遇到了问题： 重塑错误 - 无效的“row.names”长度 几个小时后我意识到这是因为我使用的是 tbl 格式而不是 data.frame。所以要使用
我有一个数据框，它是 PSPP 的平均表。我想重塑它，以便更容易地在计算中操作它。 我想做什么？ 该表包含描述性统计数据，例如...
我有咒语数据，其中包括 ID、组指示符和咒语长度。 > d <- data.frame(ID = 1:10, + group = sample(c("a", "b"), 10, replace = ...
我有以下融化的示例数据框： df_融化<- data.frame(ID = c(21, 21, 21, 21, 49, 49, 49, 49), instance = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2), variable = c("causeofdeath", "
最快的 R 相当于 MATLAB 的 reshape() 方法？
我正在将 MATLAB 脚本转换为 R，但到目前为止我很后悔，因为它目前速度较慢。我正在尝试尽可能多地使用“向量化函数”，但我对 R 还比较陌生，并且不......
嗨，我有一个长度为 2800 的平面列表，它包含 28 个变量中每个变量的 100 个结果：下面是 2 个变量的 4 个结果的示例 [0, 0, 1、 1、 2、 2、 3、 3] 我想重温一下...
如何将斑点从 ( N , C , H , W ) 重塑为 ( N , H , W ,C )？
我有一个尺寸为（N，C，H，W）的斑点，我想将其重塑为（N，H，W，C）。直接重塑并没有多大帮助。有人可以帮忙吗？？
PyTorch 中 `view()` 的 `-1` 是什么意思？
正如问题所说，view() 的 -1 在 PyTorch 中做什么？ >>> a = torch.arange(1, 17) >>> 一个 张量([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12...
正如问题所说，-1在pytorch视图中做什么？ >>> a = torch.arange(1, 17) >>> 一个 张量([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.、12.、1...
我正在构建一个 LSTM 自动编码器来对信号进行降噪，并将采用超过 1 个特征作为输入。 我已经设置了模型编码器部分，如下所示，它适用于单个特征输入（即序列...
我有3个Df 我需要根据列和行名称将其拆分，如下所示 我尝试了 reshape 中的 merge_recurse 选项，看起来它逐行合并。请帮助我添加列...
我很抱歉问了这个非常天真的问题。 我有这些 numpy 代码行，开头有转置，然后使用跨步和重塑。 我想知道是否通过在重塑中重新排序索引...
我正在尝试使用 R 中的 reshape 函数来在表中排列我的数据时间点。我用来分割它的变量是数字的，但是当 reshape 排列表格时，它错误地放置了 2,0...
我的问题 我有来自 reshape2 库的熔化对象。 我想对 value==1 的变量进行子集化。 但是，当我从子集熔化对象中选择值时，我得到的是 id 而不是变量。 如何获得
我有一个具有扁平结构的数据框，具有如下所示的唯一行。 我需要对其进行重塑，如下所示。 使用数据透视表和交换级别，我设法更接近结果......
我有以下数据框： df = pd.DataFrame({'Col1':[10,20,30,40,50], 'Col2':[60,70,80,90,100]}, index=pd.MultiIndex.from_arrays([['A ','A','A','B','B'], [1,2,3,4,5]])) 我想获得...