Python-重塑不工作
我正在使用keras来训练CNN，基本错误是维度不匹配。
调试后的原因是：
print("Before")
print(TX.shape)
print(TeX.shape)
X_train = TX.reshape(1000, 1, img_rows, img_cols)
X_test = TeX.reshape(430, 1, img_rows, img_cols)
print("After")
print(TX.shape)
print(TeX.shape)
生成输出：
Using Theano backend.
Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti (CNMeM is disabled, CuDNN not available)
Before
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)
After
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)
如果需要，我的模型的摘要是：
____________________________________________________________________________________________________
convolution2d_1（卷积2D）（无，32, 25, 34) 320convolution2d_input_1[0][0]
activation\u 1（activation）（无、32、25、34）0卷积2d\u 1[0][0]
卷积2d\u 2（卷积2d）（无，32，23，32）9248激活\u 1[0][0]
activation_2（激活）（无，32, 23, 32) 0convolution2d_2[0][0]
卷积2d\u 3（卷积2d）（无、32、21、30）9248激活\u 2[0][0]
activation\u 3（activation）（无、32、21、30）0卷积2d\u 3[0][0]
MaxPoolig2D\u 1（MaxPoolig2D）（无、32、10、15）0激活\u 3[0][0]
dropout_1（辍学）（无，32, 10, 15) 0maxpooling2d_1[0][0]
flatten_1（扁平）（无，4800）0dropout_1[0][0]
稠密\u 1（稠密）（无，128）614528展平\u 1[0][0]
activation\u 4（activation）（无，128）0 Density\u 1[0][0]
dropout_2（辍学）（无，128）0activation_4[0][0]
Density\u 2（Density）（无，26）3354 dropout\u 2[0][0]
总参数：636698
共有1个答案
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我正在使用OpenCV重塑函数，以便将25行1列的Mat（因此我们有25个数据值）重塑为5行5列的Mat。
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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
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假设我们有这样一个数据frame： 我们还有另一个具有相同行数和列数（具有相同名称）的DataFrame： 我不知道如何创建另一个由和组成的DataFrame，使其看起来像下面的DataFrame（可能有两个索引级别）： 阅读基于列标签在pandas中重新塑造dataframes并从多个dict创建一个pandas DataFrame，这给了我一些见解（因为我也试图通过以下方法来实现：首先将原始d
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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
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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：
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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