在R，Matlab和Numpy中，重塑函数允许将数据转换为更方便的形式。
如何通过考虑一个大型数据集中选定的列和行来重塑或转置一个数据集（世界银行的例子）。
我正试图从世界银行网站上整理一个数据集，我需要重新调整系列名称为第一行的方式，并将年份结构化为一列。有50个 ...
我有: col1 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 ... 我想让原数据框的每3行在新的数据框中变成一行：col1 col2 col3 0 1 2 3 1 ... ...
假设我有一个大小为 (a, b, c) 的张量 t1 和另一个大小为 (c, d) 的张量 t2。有没有一种方法可以在不使用 tf.transpose 的情况下，将它们相乘并得到大小为 (a, d, b) (不是 (a, b, d))的 tensor t3 ...
我的数据是以列表形式读入的。#Data[0] = X1 Y1a Y2a Y3a Y4a #Data[1] = X2 Y1b Y2b Y3b Y4b for i in range(len(Data)): #len(Data) = 25, say X_data.append(Data[i][0]) for j in range(...)
理解Tensorflow对象检测模型的INDArray维度重塑问题
试图将Tensorflow训练的模型加载到Deeplearning4J中，出现以下错误。IllegalStateException: 无效的数组形状：不能将形状[38880]的数组与形状[...]的占位符关联起来。
我有一个数据框，我从一个Excel文件中读取了一个合并的单元格。数据框是这样的。数据框的内容 希望将数据框从长到宽重塑成这样。重塑需要...
我正试图使用pandas重塑数据，但一直很难将其转化为正确的格式。大致上，数据是这样的*: df = pd.DataFrame({'PRODUCT':['1','2'],'...'。
如果我改变形状，Pytorch C++ (libtorch)会输出不同的结果。
所以我现在正在学习神经网络，我注意到我的网络中有一些非常非常奇怪的东西。我的输入层是这样创建的 convN1 = register_module("convN1", torch::nn::Conv2d(...)
在pytorch中，有什么向量化的方法可以代替两个FOR循环来完成这个操作？
你好，我有一个张量'A'在Pytorch的dimesnsions批x通道x高度x宽度。我想把它重塑成'B'，使二元组H和W增加'r'，通道减少一个系数......。
Python3: 将一个二维[i,j](1000x1000)数组重塑为i j z数组(1000x1000,3) [i,j,z] 。
我有一个大小为1000x1000的二维数组，本质上是一个函数f(i,j)=z，如果我打印我的二维数组，输出是：array([[-0.07742694, -0.07745034, -0.07733458, ..., -2.85293312, -2...]。
我终于迁移到了TF 2.1，我正试图将我的代码移植到TF 2.1中。所以这里有一个问题：如何将不同等级的粗糙张量重塑为一维张量？...
我有一个4列的数据集。目前可以取2个值(1或0)。有三列(X1, X2, X3)的数据缺失。行# X1 X2 X3 Y 1 1 0 0 1 2 0 1 ......
我对dplyr相当陌生，我想做以下计算。我有这样的df，每组(cohort);为每组数值相关的order_number参考库(tidyverse)......
我想通过在数组上再次调用reshape来反转重塑numpy，将其重塑为原来的维度。我有一个数组trian_x，维度为(x, y, z)，然后我重塑train_x train_X_1 =...。
我有以下数据集。电子邮件关系 Q1 Q2 Q3 Q4 1 [email protected] Self 1 2 2 3 2 [email protected] Peer 3 3 4 5 3 sample@...
我有一张形状为(640,480,3)的RGB图片，我需要一个形状为(3,640*480)的图片，我使用picture.reshape(3,(picture.shape[0]*picture.shape[1]))，它给出了预期的形状，但里面的数据是错误的。
我有一个形状为(112, 176, 112)的nifti文件(.nii)。我想给它增加一个维度，使它变成(112, 176, 112, 3)。当我尝试img2 = np.arrange(img).reshape(112,176,112,3)时，我得到的是一个...
我有一个x_train，它是一个属于数据波形的数组，维数为(475,1501)，我希望最后的输出(seg2)是(1425,500)，我尝试了以下代码： count=0 sega=[] seg2=[] for i in ....
从n x k DataFrame中，生成一个(n超过2)x 2k的所有行对的DataFrame。
给定一个维度为n x k的pandas DataFrame x，我们如何高效地生成一个维度为(n超过2)x 2k的DataFrame y，其行是所有可能的行对行的组合从x？对于...
我有这样的数据 data=data.frame(GROUP=c(1,2), a.q.var=c(5,4), b.w.var=c(7,8), c.e.var=c(2,3))，但是我想让这个数据用'.var'来重塑， data2=data.frame(VARIABLE=c('a.q.var','b.w.var','c.e......')。