我的数据由4个不同的时间序列组成，例如:[35,45,47,39...][47,60,57,55...][42,42,61,69...][62,70,62,65...]事实是，除了时间依赖性(水平依赖性)之外，还存在垂直依赖性(在列中，如果我们看一下这个示例“矩阵”)。输出向量将是这些相同的时间序列，仅移动一步。是否可以为每个时间序列创建LSTM网络(因此，在我的例子中有4个网络，还有4个输出)，但也可以垂直连接它们，即创建2DLSTM？如果是这样，如何在Tensorflow中实现这一点？是否也可以使这种网络更深(将额外的LSTM层附加到这4个网络中的每一个)？我希望我的解释足够清楚。
Pytorch的面试问题参考：PyTorch面试问题（1）什么是PyTorch？PyTorch是基于Torch库的计算机软件的一部分，它是Python的开源机器学习库。它是由Facebook人工智能研究小组开发的深度学习框架。它用于自然语言处理和计算机视觉等应用。（2）PyTorch的基本要素是什么？PyTorch中有以下元素是必不可少的：PyTorch张量PyTorchNumPy数学运算Autograd模块优化模块nn模块（3）什么是张量？张量在PyTorch的深度学习中发挥着重要作用。简单来说，我们可以说，这个框架完全是基于张量的。张量被视为广义矩阵。它可以是1D张量（矢量）、2D张量（矩
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我想生成非常简单的二维图形。什么Python库可以在Pythonista和普通Python中工作？我是Pythonista的粉丝，但也是在PC上为“普通”Python编写应用程序的粉丝，并且希望我的代码能够在两者上运行.,..我知道Pythonista指导人们使用Scene模块，但这在其他地方的Python中行不通，我很确定......非常感谢!
我正在使用numpyhistogram2d来计算两个变量的二维直方图的视觉表示值:H,xedges,yedges=np.histogram2d(Z[:,0],Z[:,1],bins=100)其中Z是一个numpy矩阵我得到的错误是:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/.../pca_analysis.py",line141,inH,xedges,yedges=np.histogram2d(Z[:,0],Z[:,1],bins=100)File"/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/twodim
我有一个形状为(N,N,Q,Q)的4维numpy数组。因此给定行和列索引(i,j)，mat[i,j]是一个QxQ矩阵。我想reshape这个数组以塑造(N*Q,N*Q)这样array([[[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]],[[[8,9],[10,11]],[[12,13],[14,15]]]])去array([[0.,1.,4.,5.],[2.,3.,6.,7.],[8.,9.,12.,13.],[10.,11.,14.,15.]])您可以看到mat[0,0]转到new_mat[0:2,0:2]。目前mat.reshape(N*Q,N*Q)将mat[0,0]转换
我正在尝试绘制许多xz图，每个图都具有不同的y值，并覆盖一个表面。我看过很多关于如何在python中绘制3D表面的示例，但除了thispost，似乎没有什么与我的询问非常吻合。我需要做的事情的图像如下所示(注意:忽略“常量x”-这是因为变量布局比我在这里解释的更复杂):我的代码如下，简单地获取数据并绘制每个单独的幅度与频率图(xz图):importnumpyasnpimportglob,osimportcodecsimportreimportmatplotlib.pyplotasplt#--------------------------------------------------
我正在尝试通过RGB堆栈制作由一系列2D平面组成的3D图，如下所示:我知道可以使用mpl_toolkits.mplot3d将x、y、z坐标和每个像素的RGB(A)颜色传递给plot_surface:importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasppfrommpl_toolkits.mplot3d.axes3dimportAxes3Ddefplot_stack_slices(rgbstack,scale=(1.,1.,1.),z_interval=10.):fig,ax=pp.subplots(1,1,subplot_kw={'projection
我正在尝试使用Numpy和Matplotlib可视化2D平面切割3D图形，以解释偏导数的直觉。具体来说，我使用的函数是J(θ1,θ2)=θ1^2+θ2^2，我想在θ2=0处绘制一个θ1-J(θ1,θ2)平面。我已经设法用下面的代码绘制了一个2D平面，但是2D平面和3D图形的叠加不太正确，2D平面稍微偏离了，因为我希望平面看起来像是在切割θ2=0时的3D。如果我能借用您在这方面的专业知识，那就太好了，谢谢。deff(theta1,theta2):returntheta1**2+theta2**2fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,6),subplot_kw={'
在matplotlib中绘制二维直方图时，是否有一种简单的方法来获取对数转换计数？不同于pyplot.hist方法，pyplot.hist2d方法似乎没有日志参数。目前我正在做以下事情:importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pylabaspltmatrix,*opt=np.histogram2d(x,y)img=plt.imshow(matrix,norm=mpl.colors.LogNorm(),cmap=mpl.cm.gray,interpolation="None")它绘制了预期的直方图，但轴标签显示了bin的索
你知道我如何将3个数组合并为直方图吗？我的阵列看起来像Temperature=[4,3,1,4,6,7,8,3,1]Radius=[0,2,3,4,0,1,2,10,7]Density=[1,10,2,24,7,10,21,102,203]一维图应该是这样的:Density|X10^2-|X|X10^1-||X10^0-||___|___|___|___|___Radius03.36.610二维图应该(定性)如下所示:Density|2||10^2-|11249|||233||Radius10^1-|12|||1||10^0-||___|___|___|___|___Temperatu
