我正在处理一个n维数组，我想要一种反转编号维度的方法。所以而不是rev=a[:,:,::-1]我希望能够写作rev=a.reverse(dimension=2)或类似的东西。我似乎找不到不依赖于前一种语法的示例。 最佳答案 如果你浏览numpy(python)源代码，你会发现他们用来编写在特定轴上运行的函数的技巧是使用np.swapaxes将目标轴放在axis=0位置。然后他们编写在0-axis上运行的代码，然后他们再次使用np.swapaxes将0-axis放回原处原位。你可以在这里这样做:importnumpyasnpdefre
在Python中，是否可以编写一个返回多维数组维度的函数(假设数组的维度没有锯齿状)？例如，[[2,3],[4,2],[3,2]]的维度将为[3,2]，而[[[3,2],[4,5]],[[3,4],[2,3]]]的维度将是[2,2,2]。Python是否有任何内置函数可以返回多维数组的所有维度，还是我需要自己实现这个函数？ 最佳答案 不，没有任何内置的东西，因为这样的“数组”1可能是参差不齐的，“尺寸”或“形状”的概念根本没有任何意义。所以，你必须自己写。如果您可以假设所有维度的一致性，您可以按以下方式进行:dim1=len(a)d
我正在使用出色的pandas包来处理大量各种气象诊断数据，并且在将数据缝合在一起时很快就用完了尺寸。查看文档，可能是使用MultiIndex可以解决我的问题，但是我不确定如何将其应用于我的情况-该文档显示了使用随机数据和DataFrame创建MultiIndexes的示例，但不提供使用pre的Series的示例。现有的时间序列数据。背景我正在使用的基本数据结构包含两个主要字段:metadata，这是由键值对组成的字典，描述了数字是data，这是一个包含数字本身的Pandas数据结构。最低的公分母是时间序列数据，因此基本结构有一个PandasSeries对象作为data条目，而metad
这个问题在这里已经有了答案:PandasMerging101(8个答案)关闭3年前。我有两个矩阵，对应于数据点(x,y1)和(x,y2):x|y1------------0|01|12|23|34|45|5x|y2----------------0.5|0.51.5|1.52.5|2.53.5|3.54.5|4.55.5|5.5我想创建一个新矩阵，将x值组合到一个列中，并在适当的y1中包含NaN>，y2列:x|y1|y2-----------------------------0|0|NaN0.5|NaN|0.51|0|NaN1.5|NaN|1.5...|...|...5|5|NaN5
我正在尝试将本教程的专家部分应用于我自己的数据，但我一直遇到维度错误。这是导致错误的代码。defweight_variable(shape):initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)returntf.Variable(initial)defbias_variable(shape):initial=tf.constant(0.1,shape=shape)returntf.Variable(initial)defconv2d(x,W):returntf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAM
我正在使用nibabel库从nii文件加载数据。我在http://nipy.org/nibabel/gettingstarted.html阅读了lib的文档,并发现Thisinformationisavailablewithouttheneedtoloadanythingofthemainimagedataintothememory.OfcoursethereisalsoaccesstotheimagedataasaNumPyarray这是我加载数据及其形状的代码importnibabelasnibimg=nib.load('example.nii')data=img.get_data
我尝试用本地镜像替换训练和验证数据。但是在运行训练代码时，出现了错误:ValueError:Cannotsqueezedim[1],expectedadimensionof1,got3for'sparse_softmax_cross_entropy_loss/remove_squeezable_dimensions/Squeeze'(op:'Squeeze')withinputshapes:[100,3].不知道怎么解决。模型定义代码中没有可见变量。代码修改自TensorFlow教程。图片是jpg。这里是详细的错误信息:INFO:tensorflow:Usingdefaultconfi
我正在尝试根据层之间的部分连接的最后一个维度来收集张量的切片。因为输出的tensor的shape是[batch_size,h,w,depth]，我想根据最后一个维度来选择切片，比如#LisintermediatetensorpartL=L[:,:,:,[0,2,3,8]]但是，tf.gather(L,[0,2,3,8])似乎只适用于第一个维度(对吧？)谁能告诉我该怎么做？ 最佳答案 从TensorFlow1.3开始，tf.gather有一个axis参数，因此不再需要此处的各种解决方法。https://www.tensorflow.o
我想选择数组的某些元素并根据这些值执行加权平均计算。但是，使用过滤条件会破坏数组的原始结构。形状为(2,2,3,2)的arr变成一维数组。这对我没有用，因为并非所有这些元素都需要稍后相互组合(但它们的子数组)。我怎样才能避免这种扁平化？>>>arr=np.asarray([[[[1,11],[2,22],[3,33]],[[4,44],[5,55],[6,66]]],[[[7,77],[8,88],[9,99]],[[0,32],[1,33],[2,34]]]])>>>arrarray([[[[1,11],[2,22],[3,33]],[[4,44],[5,55],[6,66]]],[
我在Keras中声明输入层时收到此错误消息。ValueError:Negativedimensionsizecausedbysubtracting3from1for'conv2d_2/convolution'(op:'Conv2D')withinputshapes:[?,1,28,28],[3,3,28,32].我的代码是这样的model.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu',input_shape=(1,28,28)))示例应用程序:https://github.com/IntellijSys/tensorflow/blob/maste
