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

这个问题也作为githubissue存在。我想在Keras中构建一个包含二维卷积和LSTM层的神经网络。网络应该对MNIST进行分类。MNIST中的训练数据是60000张手写数字0到9的灰度图像。每张图像为28x28像素。我已将图像分成四个部分(左/右、上/下)并按四个顺序重新排列它们以获得LSTM的序列。|||1|2||image|->-------->4sequences:|1|2|3|4|,|4|3|2|1|,|1|3|2|4|,|4|2|3|1||||3|4|其中一个小子图像的尺寸为14x14。四个序列沿宽度堆叠在一起(宽度或高度无关紧要)。这将创建一个形状为[60000,4,

在Pandas中如何从:a=pd.DataFrame({'foo':['m','m','m','s','s','s'],'bar':[1,2,3,4,5,6]})>>>abarfoo01m12m23m34s45s56s给b:b=pd.DataFrame({'m':[1,2,3],'s':[4,5,6]})>>>bms014125236我尝试了其他答案中的解决方案，例如here和here但似乎没有人做我想做的事。基本上，我想将行与列交换并删除索引，但是该怎么做呢？ 最佳答案 a.set_index([a.groupby('foo').

阅读theTensorflowMNISTtutorial,我偶然发现了这条线x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])28,28来自width,height，1来自channel数。但为什么是-1？我想这与小批量训练有关，但我想知道为什么-1而不是1(这似乎在numpy中给出了相同的结果)。(可能相关:为什么numpy的reshape对-1、-2和1给出相同的结果)？ 最佳答案 -1表示推断该维度的长度。这是基于ndarray或Tensor中的元素数量在reshape时必须保持不变的约束来完成的。在本教程中

您好，我在reshape我的df时遇到了问题。我有:NetflixTVDVD0.10.20.30.120.50.150.40.60.80.50.410.410.2我想将我的df转换为:Netflix[0.1,0.12,0.4]TV[0.2,0.5,0.6,0.5,0.41,0.2]DVD[0.3,0.15,0.8,0.41]不确定stack()或pivot()如何在这种df上工作。任何帮助表示赞赏。 最佳答案 堆栈堆叠在reshape数组时丢弃空值df.stack().groupby(level=1).agg(list)DVD[0.

这个问题在这里已经有了答案:Whatdoes-1meaninnumpyreshape?(12个答案)关闭5年前。Ihaveanumpyarray(A)ofshape=(100000,28,28)IreshapeitusingA.reshape(-1,28x28)这在机器学习管道中非常常见。这是如何运作的？我一直不明白reshape中“-1”的含义。一个确切的问题是this但没有确切的解释。有什么答案吗？

我想按照描绘的那样reshapenumpy数组，从3D到2D。不幸的是，顺序不正确。假设有一个numpy数组(1024,64,100)并想将其转换为(1024*100,64)。有人知道如何维持秩序吗？我有一个示例数据data[0,0,0]=1data[0,1,0]=2data[0,2,0]=3data[0,3,0]=4data[1,0,0]=5data[1,1,0]=6data[1,2,0]=7data[1,3,0]=8data[2,0,0]=9data[2,1,0]=10data[2,2,0]=11data[2,3,0]=12data[0,0,1]=20data[0,1,1]=21d

我想在没有标题的CSV文件中reshape一些数据，但我一直收到此错误AttributeError:'DataFrame'objecthasnoattribute'reshape'这是我的脚本，我只想reshape第二列中的数据importpandasaspddf=pd.read_csv("test.csv",header=None,usecols=[1])start=0foriinrange(0,len(df.index)):if(i+1)%10==0:result=df.iloc[start:i+1].reshape(2,5)start=i+1printresult这是CSV1,5

我有一个函数应该采用一维整数数组并将其整形为1x3数组的二维数组。然后它应该获取每个1x3数组并将其转换为3x1数组。结果应该是3x1数组的二维数组。这是我的功能defRGBtoLMS(rgbValues,rgbLength):#MethodtoconvertfromRGBtoLMSprintrgbValueslmsValues=rgbValues.reshape(-1,3)printlmsValuesforiinxrange(len(lmsValues)):lmsValues[i]=lmsValues[i].reshape(3,1)returnlmsValues当我尝试将1x3数组更

所以这是一个关于reshape的使用以及该函数如何在多维尺度上使用每个轴的问题。假设我有以下数组，其中包含由第一个索引索引的矩阵。我想要实现的是用第一个索引代替对每个矩阵的列进行索引。为了说明这个问题，请考虑以下示例，其中给定的numpy数组索引矩阵的第一个索引是z。x=np.arange(9).reshape((3,3))y=np.arange(9,18).reshape((3,3))z=np.dstack((x,y)).Tz的样子:array([[[0,3,6],[1,4,7],[2,5,8]],[[9,12,15],[10,13,16],[11,14,17]]])它的形状是(2,