在Python中重塑rank>2 numpy数组
我使用numpy数组作为rank>； 2张量，我试图将这样一个张量重塑成矩阵，即秩为2的数组。 标准的Ndarray.reshape()函数实际上并不能用于此，因为我需要以特定的方式对张量的索引进行分组。 我的意思是:假设我从一个秩3的张量开始，t_ijk。 我试图找到一个函数，它将输出秩2张量T_(j)(ik)，例如，在这个例子中，期望的输入/输出将是
[Input:] T=np.array([[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]])
[Output:] array([[1, 2, 5, 6],
[3, 4, 7, 8]])
还有，一个朋友向我建议，tensorflow可能有这样的功能，但我从来没有用过。 这里有人有什么见识吗？
共有1个答案
试试这个-
k = 1
m = 2
i = 5
j = 5
l = 2
#dummy T_ijklm
T = np.array(range(100)).reshape(k,m,i,j,l)
T_new = T.reshape(k*m,i*j*l)
print('Original T:',T.shape)
print('New T:',T_new.shape)
#(km)(ijl) = 2*50
Original T: (1, 2, 5, 5, 2)
New T: (2, 50)
新张量现在是秩2
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,
16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31,
32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47,
48, 49],
[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65,
66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81,
82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97,
98, 99]])
-
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
-
我正在使用来训练CNN，基本错误是维度不匹配。 调试后的原因是： 生成输出： 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
-
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