在我看来它像是pandas.Series中的一个错误。a=pd.Series([1,2,3,4])b=a.reshape(2,2)bb有Series类型但无法显示，最后一条语句给出异常，非常冗长，最后一行是“TypeError:%dformat:anumberisrequired,notnumpy.ndarray”。b.shape返回(2,2)，这与其类型Series相矛盾。我猜也许pandas.Series没有实现reshape函数，我正在调用np.array的版本？有人也看到这个错误吗？我在Pandas0.9.1。 最佳答案 您

我正在使用sci-kit学习线性回归算法。在缩放Y目标特征时:Ys=scaler.fit_transform(Y)我得到了ValueError:Expected2Darray,got1Darrayinstead:之后我使用以下方法reshape:Ys=scaler.fit_transform(Y.reshape(-1,1))但是又报错了:AttributeError:'Series'objecthasnoattribute'reshape'所以我查看了pandas.Series文档页面，上面写着:reshape(*args,**kwargs)Deprecatedsinceversion

您好，我有一个长度为2800的平面列表，它包含28个变量中的每一个的100个结果:下面是2个变量的4个结果的示例[0,0,1,1,2,2,3,3]我想将列表reshape为数组(2,4)，以便每个变量的结果都在一个元素中。[[0,1,2,3],[0,1,2,3]] 最佳答案 您可以考虑从扁平化的原始列表/数组中逐行填充新形状(最后一个维度变化最快)。如果您想按列填充数组，一个简单的解决方案是将列表整形为具有反转维度的数组，然后转置它:x=np.reshape(list_data,(100,28)).T上面的代码片段生成一个28x10

我刚刚开始使用NumPy。数组的resize和reshape有什么区别？ 最佳答案 Reshape不会像提到的那样更改数据here.resize改变数据可以看出here.这里有一些例子:>>>numpy.random.rand(2,3)array([[0.6832785,0.23452056,0.25131171],[0.81549186,0.64789272,0.48778127]])>>>ar=numpy.random.rand(2,3)>>>ar.reshape(1,6)array([[0.43968751,0.9505745

在执行Kronecker-product时出于教学原因(没有使用明显且现成的np.kron())，我获得了一个4维数组作为中间结果，我必须将其reshape为得到最终结果。但是，我仍然无法全神贯注于reshape这些高维数组。我有这个4D数组:array([[[[0,0],[0,0]],[[5,10],[15,20]]],[[[6,12],[18,24]],[[7,14],[21,28]]]])这是(2,2,2,2)的形状，我想将它reshape为(4,4)。有人可能认为这显然与有关np.reshape(my4darr,(4,4))但是，上面的reshape没有给我预期的结果，它是:a

在numpy中，结果数组的维度在运行时会有所不同。1d数组和1列的2d数组之间经常存在混淆。在一种情况下，我可以遍历列，在另一种情况下，我不能。你如何优雅地解决这个问题？为了避免使用检查维度的if语句乱扔我的代码，我使用了这个函数:defreshape_to_vect(ar):iflen(ar.shape)==1:returnar.reshape(ar.shape[0],1)returnar但是，这感觉不优雅且成本高昂。有没有更好的解决方案？ 最佳答案 最简单的方法:ar.reshape(-1,1)

我有一些以下格式的数据(RDD或SparkDataFrame):frompyspark.sqlimportSQLContextsqlContext=SQLContext(sc)rdd=sc.parallelize([('X01',41,'US',3),('X01',41,'UK',1),('X01',41,'CA',2),('X02',72,'US',4),('X02',72,'UK',6),('X02',72,'CA',7),('X02',72,'XX',8)])#converttoaSparkDataFrameschema=StructType([StructField('ID',

所以我创建了一种非常幼稚(可能效率低下)的生成HashMap的方法。问题:我有4个维度...pqrs.我想统一显示它(tesseract)，但我不知道如何reshape它。如何在Python中reshapenetworkx图？我见过一些使用spring_layout()和draw_circular()的示例，但它的形状并不符合我的要求，因为它们是不统一。有没有办法reshape我的图表并使其统一？(即将我的哈斯图reshape为正方体形状(最好使用nx.draw())这是我目前的样子:这是我生成N维HashMap的代码#!/usr/bin/pythonimportnetworkxasn

我有长格式的数据，正在尝试重新调整为宽格式，但似乎没有直接的方法可以使用melt/stack/unstack:SalesmanHeightproductpriceKnut6bat5Knut6ball1Knut6wand3Steve5pen2变成:SalesmanHeightproduct_1price_1product_2price_2product_3price_3Knut6bat5ball1wand3Steve5pen2NANANANA我认为Stata可以用reshape命令做这样的事情。 最佳答案 这是另一个更加充实的解决方案

我正在尝试使用pandas取消堆叠多索引，但我不断收到:ValueError:Indexcontainsduplicateentries,cannotreshape给定一个有四列的数据集:id(字符串)日期(字符串)位置(字符串)值(float)我先设置了一个三级多索引:In[37]:e.set_index(['id','date','location'],inplace=True)In[38]:eOut[38]:valueiddatelocationid12014-12-12loc116.862014-12-11loc117.182014-12-10loc117.032014-12-