考虑以下形式的数组(仅作为示例):
[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]
[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]
[12 13]
[14 15]
[16 17]]
它的形状是[9,2]。现在,我想对数组进行变换,以使每一列变成一个形状[3,3],如下所示:
[[ 0 6 12]
[ 2 8 14]
[ 4 10 16]]
[[ 1 7 13]
[ 3 9 15]
[ 5 11 17]]
最明显的方法(肯定是“非Python的”)是用适当的维数初始化零数组,并运行两个for循环,在该循环中将用数据填充数据。我对符合语言的解决方案感兴趣…
a = np.arange(18).reshape(9,2)
b = a.reshape(3,3,2).swapaxes(0,2)
# a:
array([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11],
[12, 13],
[14, 15],
[16, 17]])
# b:
array([[[ 0, 6, 12],
[ 2, 8, 14],
[ 4, 10, 16]],
[[ 1, 7, 13],
[ 3, 9, 15],
[ 5, 11, 17]]])
本文向大家介绍R重塑数据,包括了R重塑数据的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 数据通常在表中。通常,可以将此表格数据分为宽和长格式。在广泛的格式中,每个变量都有自己的列。 人 身高[cm] 年龄[yr] 艾莉森 178 20 鲍勃 174 45 卡尔 182 31 但是,有时使用长格式会更方便,因为所有变量都在一列中,而值在第二列中。 人 变量 值 艾莉森 身高[cm] 178 鲍勃
问题内容: 我有一个熊猫系列,目前看起来像这样: 我想从根本上将其重塑成一个看起来像这样的数据框… 即。逻辑构造,指出每个观察(行)属于哪个类别。 我能够编写基于循环的代码来解决该问题,但是鉴于我需要处理的行数众多,这将非常缓慢。 有谁知道针对这种问题的矢量化解决方案?我将不胜感激。 编辑:有509个类别,我确实有一个清单。 问题答案:
R中的数据重塑是关于改变数据组织成行和列的方式。 大多数情况下,R中的数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的。 从数据帧的行和列中提取数据很容易,但有些情况下我们需要的数据帧格式与我们收到它的格式不同。 R具有许多功能,可以在数据帧中拆分,合并和更改行到列,反之亦然。 在数据框中加入列和行 我们可以使用cbind()函数连接多个向量来创建数据框。 我们也可以使用rbind()函数合并两个数据帧
问题内容: tl; dr是否 可以在不使用numpy.reshape的情况下将numpy数组的视图从5x5x5x3x3x3重塑为125x1x1x3x3x3? 我想对一个体积(大小为MxMxM)执行一个滑动窗口操作(具有不同的步幅)。如本杰明(Benjamin)和艾肯伯格(Eickenberg)先前建议的那样,可以使用生成滑动窗口数组,并在下面的代码片段中进行了演示,该代码片段使用了skimage中
本文向大家介绍R 语言重塑函数,包括了R 语言重塑函数的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 用于重塑数据的最灵活的基本R函数是reshape。 请注意,data.frames是不平衡的,也就是说,单元2在第一个周期中缺少观测值,而单元3和4在第二个周期中缺少观测值。另外,请注意,有两个变量随时间变化:计数和值,以及两个不变的变量:标识符和位置。 长到宽 要重塑data.frame宽幅格式
主要内容:在数据框中连接列和行,合并数据帧,拆分数据和重构数据,拆分数据,重构数据R中的数据重整是关于将数据组织成行和列的方式。 R中的大多数时间数据处理是通过将输入数据作为数据帧来完成的。 很容易从数据帧的行和列中提取数据,但是有些情况下,我们需要的格式与收到的格式不同。 R具有许多函数,用于在数据帧中拆分,合并和更改行到列,反之亦然。 在数据框中连接列和行 我们可以使用函数连接多个向量来创建数据帧。也可以使用函数合并两个数据帧。 当我们执行上述代码时,会产生以下结果 - 合
可以使用或向数组添加新的维度。它们似乎都创造了一种观点,有什么理由或优势使用一种而不是另一种吗? `
这似乎是非常基本的知识,但我还是卡住了,尽管我有一些数据处理的理论背景(通过其他软件)。值得一提的是,我是蟒蛇和熊猫图书馆的新手。 我的任务是将系列名称列的值作为单独的列(从长到宽转换)。我花了很长时间尝试不同的方法,但只有错误。 例如: 我犯了一个错误: ...很多短信...通过值的长度是2487175,索引暗示2 有谁能指导我完成这个过程吗?谢谢 它用于代码“mydata=mydata”。pi