reshape 相关问题

在R,Matlab和Numpy中,重塑函数允许将数据转换为更方便的形式。

用最频繁的元素重塑 2d numpy 数组

我想将 2d numpy 数组重塑为更小的形状,并用指定块中最频繁的元素填充它。 例如,要从形状 (4,4) 变为形状 (2,2),我可以使用 reshape a...

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Numpy:将 xyzV 表转换为网格

我有这个文本文件,我可以使用 numpy.loadtxt 将其读入二维数组: XYZV -30 -15 -25 2 -29 -15 -25 2.1 -28 -15 -25 2.2 。 。 。 。 。 。 。 。 +29 -15 -25 2.1 +30 -15 -25 -2....

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使用条件语句将 df 从长格式重塑为宽格式

我有一个很长的 df ,如下所示: df <- data.frame(id=as.integer(c(123,123,123,124,124,124,125,125,126,126,126)), date=as.Date(c("2014-03-12", "2015-05-02&qu...

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如何评估R中连续年份物种的命运(消失、添加或持续)

块引用 我在数据框中有几个不同长度的时间序列,如下所示: 我想看看一个物种是否从一年到另一年减少、增加或持续存在。输出...

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在R中,如何将行数据转置为每个变量?

我有一些数据如下 dataA=data.frame(结构(列表(季节 = c(2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023), ...

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Numpy 将矩阵层次结构转换为串联

我有以下4个矩阵: >>> 一个 数组([[0., 0.], [0., 0.]]) >>> 乙 数组([[1., 1.], [1., 1.]]) >>> c 数组([[2., 2.], [2., 2.]]) >>> d...

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order = 'F' 的 numpy.reshape() 如何工作?

我以为我理解了 Numpy 中的 reshape 函数,直到我摆弄它并遇到了这个例子: a = np.arange(16).reshape((4,4)) 返回: 数组([[ 0, 1, 2, 3], ...

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如何将从 Eurostat 包导入的数据集从长形调整为宽形?

我有来自欧盟统计局包的以下数据集: IPI <- get_eurostat("sts_inpr_m") %>% 选择(“地理”,“时间”,“值”)%>% 变异(时间=...

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将研究级荟萃分析重塑/转换为个体患者数据荟萃分析

我有研究级别的荟萃分析数据,我想将其重塑/转换为患者级别的数据 这是我的数据示例 数据2<-read.table(text="STUDY TOTAL POAF Age_POAF CRESWELL,...

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如何以pytorch几何方式重新排列df作为节点索引?

我想以pytorch几何方式将我的数据帧(数据)重新排列为原始名称的节点索引,以提取节点嵌入。 将 pandas 导入为 pd data = {'来源': ['降雨量', 'SP2'...

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条件 GAN 拟合运行时错误:张量必须具有相同的维数:得到 4 和 1

这是我第一次在 PyTorch 中编写/实验条件 GAN 实现。我使用了大量的在线资源来编写一个常规的 GAN,效果非常好。我做了修改...

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合并和重塑 3 个大型数据帧、处理重复项时遇到麻烦

我正在寻找合并和重塑 3 个表中的数据。我有 3 个表,大约有 250,000 行和 30 列。需要重塑以适应机器学习模型。 这是原版...

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窄到宽数据

我有一个以下数据框(df),如下所示: 是否可以将我的 (df) 重塑为 (df1) ,如下所示: 我已经提供了我的代码示例,但它不起作用。 感谢任何通过或

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r 中数据帧的重塑

我想在 R 中重塑数据框,我知道重塑函数或熔化应该可以解决问题, 但我不知道如何正确编写代码 我有一个像这样的数据框: Xd...

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我想同时扩大和扩展,但有问题

这是一个示例表,我想合并数据,以便每个患者位于一行,每个测试日期/测试结果具有不同的列。 每个患者都有不同数量的测试/

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CNN-LSTM模型构建和训练

我正在尝试从视频数据构建 cnn-lstm 模型。这是特征数据frames_data=(150120, 128, 128, 3)和label_data=(150120, 19)的形状,我如何重塑它们以用作输入...

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如何在 R 中分几步收集列而不丢失分组

我需要将宽数据集转换为长数据集,有 16 列必须收敛到 4。每 4 列包含彼此相关的信息,并且该信息不得在

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将宽数据转换为长数据库,在 R 中对变量进行分组[重复]

我想修改我的数据库。我想做的是将数据库的每一行转换为单个人。 我希望它看起来像这样。例子: ID Massaseca...

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如何重塑每个 id 具有多个值的数据框? (就像Excel中的数据透视表)

我有这个数据框: 数据 <- data.frame(id=sample(1:10,2000,replace = T),value=sample(100:10000,2000,replace = T)) > 头(数据) id值 1 4 2032 2 3 2512 3 9 8925 4 8 8527 5 6...

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用更简单的步骤替换“points = np.array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2)”

我正在尝试使用足够简单易懂的步骤(可能使用 for 循环)生成以下 Python 语句的输出。我研究了 .reshape 方法以及 -1 意味着什么......

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