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,

我有以下卷积神经网络的代码部分:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcifar_toolsimporttensorflowastfdata,labels=cifar_tools.read_data('C:\\Users\\abc\\Desktop\\temp')x=tf.placeholder(tf.float32,[None,150*150])y=tf.placeholder(tf.float32,[None,2])w1=tf.Variable(tf.random_normal([5,5,1,64]))b1=tf.Vari

这个:importnumpyasnpa=np.array([1,2,1])w=np.array([[.5,.6],[.7,.8],[.7,.8]])print(np.dot(a,w))#[2.63.]#plainniceoldmatrixmultiplicationnx(n,m)->mimporttensorflowastfa=tf.constant(a,dtype=tf.float64)w=tf.constant(w)withtf.Session()assess:print(tf.matmul(a,w).eval())结果:C:\_\Python35\python.exeC:/Use

在pandas中reshape以下数据框的最佳方法是什么？此DataFramedf具有每个样本的x,y值(在本例中为s1和s2)并且看起来像这个:In[23]:df=pandas.DataFrame({"s1_x":scipy.randn(10),"s1_y":scipy.randn(10),"s2_x":scipy.randn(10),"s2_y":scipy.randn(10)})In[24]:dfOut[24]:s1_xs1_ys2_xs2_y00.9134620.525590-0.3776400.70072010.723288-0.6917150.1271530.1808362