重塑pd.DataFrame.aggregate的结果
是指对pandas库中的DataFrame对象进行聚合操作后，重新组织聚合结果的过程。在pandas中，aggregate函数用于对DataFrame的列进行聚合计算，例如求和、平均值、最大值等。
重塑pd.DataFrame.aggregate的结果可以通过多种方式实现，以下是一些常见的方法：
- 使用reset_index函数：通过reset_index函数可以将聚合结果的索引重置为默认的整数索引，从而重新组织聚合结果。示例代码如下：import pandas as pd # 假设df是一个DataFrame对象 result = df.aggregate(['sum', 'mean']).reset_index()推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TDSQL，提供高性能、高可靠的云数据库服务。产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
- 使用stack函数：通过stack函数可以将聚合结果的列标签转换为行索引，从而重新组织聚合结果。示例代码如下：import pandas as pd # 假设df是一个DataFrame对象 result = df.aggregate(['sum', 'mean']).stack().reset_index()推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器CVM，提供弹性计算能力，支持按需购买和预留实例等多种计费方式。产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 使用melt函数：通过melt函数可以将聚合结果的列转换为行，从而重新组织聚合结果。示例代码如下：import pandas as pd # 假设df是一个DataFrame对象 result = df.aggregate(['sum', 'mean']).reset_index().melt(id_vars='index')推荐的腾讯云相关产品：腾讯云对象存储COS，提供安全、稳定、低成本的云端存储服务。产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
总结：重塑pd.DataFrame.aggregate的结果可以通过reset_index、stack和melt等函数实现。腾讯云提供了多种相关产品，如腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM和腾讯云对象存储COS，可以满足不同场景下的需求。
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这是我的代码，我想把diag的结果放在Matlab的矩阵3*3中，如何创建它？
a=magic(9);
b=diag(a);
我想把b的结果放在矩阵3*3中
浏览 6提问于2015-04-09得票数 0
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在numpy中，当我有一个大小为(m,)的向量和另一个具有大小(m, 1)的向量时，添加这两个向量将给出一个大小为(m, m)的矩阵。但是，我只想要向量结果。我该怎么做呢？
编辑:我实际上使用的是tensorflow，而(m, 1)向量实际上是(m, ?)。然而，当我在权重(n, m) . (m, ?)之间的点积中添加偏差时，我得到了一个(m, m)矩阵，它本质上复制了行间的偏差。我如何解决这个问题？
浏览 1提问于2018-03-21得票数 0
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首席执行官：：净重塑
、、、、
我正在尝试在C++中实现caffe(我想在android中运行它)。googlenet需要形状224*224*3的输入。在deepdream的ipython笔记本中，它显示了src.reshape(1,3,h,w)。这是否意味着只有输入blob被重塑，或者它通过网络传播？我尝试在net.Reshape()中调用C++，结果是：
F0307 01:27:24.529654 31857 inner_product_layer.cpp:64] Check failed: K_ == new_K
(1024 vs. 319488) Input size incompatible with inner
浏览 8提问于2017-03-06得票数 1
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我正在尝试执行一些形态变换，但没有得到我所期望的结果。
目标是扩展alpha贴图并使其变为灰色。然而，它似乎破坏了细节，而不是扩展它们。我的扩张也是垂直倾斜的。
我是不是误解了扩张术的作用？我的代码和结果如下。
for layer in img:
rand_dilate_kernel = random.randrange(2, 8)
rand_iters = random.randrange(10, 50)
dilate_kernel = np.ones((rand_dilate_kernel, rand_dilate_kernel), np.uint8)
浏览 2提问于2018-03-24得票数 1
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我是python的新手，我想知道是否可以得到帮助，如何将向量自回归的结果保存为矩阵。按照下面的代码，我已经成功地获得了VAR结果。
from statsmodels.tsa.api import VAR
varmodel = VAR(df)
results = varmodel.fit()
print(results.coefs)
然后我得到的结果是：
[[[ 0.1182087 -0.1512611 0.0757709 -0.53515347]
[ 0.35138686 0.19483162 -0.01398611 -0.13697023]
[ 0.24409855 0.36
浏览 10提问于2020-05-11得票数 0
3回答
假设我有一个矩阵a = [1 2 3 4 5 6];，我如何以行的方式重塑它，例如reshape(a, 2, 3)，以产生
1 2 3
4 5 6
而不是由MATLAB生成的默认列方式结果：
1 3 5
2 4 6
我相信这是一个微不足道的任务，它可能有一个内置的函数来实现这一点。我已经实现了一个函数，它完美地完成了这项工作……然而，有没有一种更短，更整洁，更MATLAB的方法呢？谢谢。
function y = reshape2(x, m, n)
y = zeros(m, n);
ix = 0;
for i = 1:m
for j = 1:n
浏览 0提问于2013-05-17得票数 16
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1回答
我已经用numpy讨论了这个问题有一段时间了，我不知道是否有一种直观的方法来转换数组，同时保持子数组的位置。数组的大小将根据输入的不同而变化，因此不能使用concatenate手动执行，但我有相应的维数。 a= np.array([[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]],[[8,9],[10,11]],[[12,13],[14,15]]]) 重塑只是将阵列展平，如1、2、3、4等 我也尝试过np.block，但是除了手动设置位置之外，我没有任何成功 在这种情况下，我希望得到的结果是(4,4)： [[ 0, 1, 4, 5],
[ 2, 3, 6, 7],
浏览 15提问于2021-09-09得票数 0
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我正在将一个3d矩阵转换成一个2d矩阵。这是形状变换:n x m x o -> n*o x m。
矩阵的元素是与行相关的。因此，需要在结果矩阵中具有相同的行。
A = rand(2,2,3);
执行此操作：
C = reshape(A, 2*3, 2);
不是将行保留在A中。
所以我这样做：
B = zeros(size(A,1)*size(A,3),size(A,2));
first_indice = 1;
for i = 1:size(A,3)
B(first_indice:size(A,1)*i,:)=A(:,:,i);
first_indice = first_i
浏览 0提问于2011-12-28得票数 4
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假设我有两个矩阵，如下：
A = [1 2;
3 4;
5 6];
和
B = [1 1 1;
2 2 2;
3 3 3;
4 4 4;
5 5 5;
6 6 6];
我想做的是将A的第i行与B中的2*(i-1)+1 to 2*i行相乘，如下所示：
[1 2]*[1 1 1;2 2 2]
并将结果组合在一起。结果矩阵的大小将是3X3。我当然知道我可以做一个for循环来得到我的结果。但是我的A和B实际上非常大，所以for循环花费了太多的时间。
有人能给我一些关于如何在没有for循环的情况下做到这一点的建议吗？我将非常感谢你的帮
浏览 1提问于2016-09-08得票数 3
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我将RGB图像(32 X 32 X 3)保存为3D numpy数组，我将其用作我的神经网络的输入(使用tensorflow)。为了使用它们作为输入，我使用reshape (1，-1)将它们重塑为1DNP数组(1 X 3072)。当我训练完我的网络后，我想重新整形输出，但是使用reshape(32,32,3)似乎没有提供期望的结果。
这是正确的做法吗？我如何确保每个数据都会回到正确的位置？
浏览 0提问于2017-05-17得票数 4
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我有像这样的熊猫数据帧。
但是我想让'KDB‘列像这样(没有索引)，有人能帮我吗？
[9. 3. 3. 2. .....]
我尝试使用pd.DataFrame.to_numpy()，但得到的结果如下所示。
[[ 9]
[ 3]
[ 3]
[ 2]
...]
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
1回答
我试图在React中使用“Select”组件。结果发现，在@material ui/core中有一个版本，在@mui中又有一个版本。我真的很困惑。为什么有不同的组件有不同的包？为什么当我问谷歌这个问题时，谷歌什么也不告诉我呢？
浏览 2提问于2021-09-17得票数 3
我有一个数据集，我在上面训练CNN模型。我的数据集包含398个样本和330个特征，我使用ExtraTreeclassifier()将特征减少到39个。我用Conv1d创建了一个模型，这很好，但我想用Conv2d创建一个CNN。
如何为Conv2D重塑我的x_train和x_test？
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],x_train.shape[1],x_train.shape[1],1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],x_test.shape[1],x_test.shape[1],1)
结果
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
1回答
我发现我们现在不能直接从Pytorch下载ImageNet数据集。我得到了这个错误： RuntimeError: The dataset is no longer publicly accessible. You need to download the archives externally and place them in the root directory. 所以我在网站上下载了32X32镜像(为什么下载这么慢？)。所以它批量下载训练数据，当我加载其中一个并查看图像的外观时，我得到了这样的结果： ? 下面是我加载图像的方式： file_1 = np.load("imag
浏览 228提问于2021-04-05得票数 0
1回答
我有一个数组A = np.array([1.43, 5.12, 2.67])，我想使用这样的np.repeat从数组A创建一个名为B的多维数组
B =np.repeat(A, 4)
结果显示如下：
B = [1.43, 1.43, 1.43, 1.43, 5.12, 5.12, 5.12, 5.12, 2.67, 2.67, 2.67, 2.67)
但是我想要这样的结果：
B = ([1. 43, 1.43, 1.43, 1.43],
[5.12, 5.12, 5.12, 5.12],
[2.67, 2.67, 2.67, 2.67])
我该怎么做才能得到那样的结果？
浏览 2提问于2022-09-02得票数 1
我是新来NumPy的。当我阅读NumPy用户指南并制作示例时，我看到了一个示例，它让我提出了一个问题。
例如，Python给出了以下结果：
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(6)
>>> a.ndim
1
>>> b = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> b.ndim
2
>>> c = np.arange(6).reshape(3,2)
>>> c.ndim
2
我期望c.ndim会给出3而不是
浏览 0提问于2017-06-30得票数 0
我正在学习iPython笔记本中的教程。我的意图是计算(X^2 - X_train)^2，将结果存储在dists中。下面的代码似乎可以工作。然而，我不明白它是如何工作的。
为什么(2*inner_prod + train_sum)添加不同大小的矩阵会产生500x5000的矩阵？
在dist计算中，矩阵是如何处理的？
test_sum = np.sum(np.square(X), axis=1) # summed each example #(500x1)
train_sum = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) # summed e
浏览 6提问于2017-03-11得票数 0
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我正在创建一个程序，它使用的RGB图像是平铺的形状(n，n，3，l，l)。N是图像每一面上每个平铺的数量，l是每个平铺的像素长度。我正在尝试将其重塑为(3，l* n，l* n)形状。例如，形状(7，7，3,224,224)到(3,224,224)。
我想保持像素在新矩阵中的位置，这样我就可以在以后可视化这张图像。如果我从一个棋盘图案的图像开始(每隔一块瓷砖的所有像素值都设置为1，参见下面的例子)，并使用.reshape((3,224,224))，结果如下：
<code>B0</code>
棋盘格(想要的结果)
<code>B1</code&
浏览 10提问于2020-11-13得票数 2
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我有一个字符串(标签)列表，格式如下："go-classmate, go-atc, go-x" "go-2, go-1, go-y" "go-classmate, go-cc, go-z"
我想要计算一下，比如标签为go-classmate。我写了一个查询：
if CONTAINS([Labels], "go-classmate") then 1 else 0 END
并将其添加为列。在一行中，我有标签列表。所以现在我得到了一些奇怪的结果。例如，对于字符串：askatc-request,go-canvas,go-classmate
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
2回答
我有两个张量：
import torch
a = torch.randn((2,3,5))
b = torch.tensor([[2.0, 1.0, 2.0],[0.5, 1.0, 1.0]])
我想把a中最后一个维度中的每个元素与b中的对应元素相乘。这意味着当a是：
tensor([[[ 1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5]],
[[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5],
[1, 2, 3, 4, 5]]])
其结果应该是：
t
浏览 6提问于2022-08-26得票数 1
我使用tensorflow的问题如下：
对于具有dims n×m的张量X
X = [[x11,x12...,x1m],[x21,x22...,x2m],...[xn1,xn2...,xnm]]
我想得到一个n×m×m张量，它是n×m矩阵。
每一个m×m矩阵的结果是：
tf.math.greater(tf.reshape(x,(-1,1)), x) where x is a row of X
换句话说，对于X中的每一行k，我都试图得到对i，j，其中xki > xkj。这给了我一个矩阵，然后我想沿着第一个轴叠加这些矩阵，得到一个n立方体。
示例：
X = [[1,2],[4,3], [5,
浏览 2提问于2022-09-23得票数 0
1回答
我正在尝试计算两个矩阵之间的点积，每两行。我有(u x 2)维数的矩阵D和(u*2 x c)维数的矩阵R。下面是一个例子： D = np.array([[0.02747092, 0.11233295],
[0.02747092, 0.07295284],
[0.01245856, 0.19935923],
[0.01245856, 0.13520913],
[0.11233295, 0.07295284]])
R = np.array([[-3. , 0.
浏览 47提问于2020-01-29得票数 1
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我正在处理一个约2500个唯一ID的临床数据集，其中一些ID对应于20+的出现。我想看看样本类型(NP、喉管等)以及测试结果“未检测到”或“检测到”，但我希望看到它们分布在多个列中，并且ID基本上是两行。第一行是每个匹配项的所有样本类型，第二行是每个匹配项的结果。我可以毫不费力地获得第一行，但我还不能弄清楚如何将第二行添加到相同ID上，并将结果添加到相应的示例类型之下。任何帮助都将不胜感激！ ID <- c(1,1,2,2,3,3,3,4)
Type<-c("EM","EM","PA","PA","PA
浏览 11提问于2020-12-08得票数 1
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1回答
以下是我收集的样本记录：
{
_id:someId,
pages:[
{id:id,field:value},
{id:otherId,field:otherValue}
]
}
以下是我正在做的事情：
collection.aggregate([
{$unwind:"$pages"}
])
其结果类似于：
{
_id:id,
pages:{id:id,field:value}
},
{
_id:id,
pages:{id:otherId,field:otherValue}
}
然而，我想要实现的是：
{
浏览 0提问于2016-06-30得票数 2
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我是Python绘图的新手，我正在尝试使用熊猫数据文件将条子组合在一起。
我的输入csv看起来像这样-- (test.csv)
noc,matrix,perf
jump4,dw,7.5
jump4,t2d,7.7
mesh,dw,2
mesh,t2d,4
python绘图脚本是--
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import numpy as np
df = pd.read_csv("test.csv
浏览 2提问于2020-07-12得票数 1
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1回答
我试图获得一个数组，其中显示每个元素是否等于每一行中的第一个元素：
a = np.array([[1,2,1],[3,3,3],[2,0,1]])
b = a[:,0] == a[:]
print(b)
在第一行中，应该检查1 == 1，1 == 2，1 == 1。
在第二行应该检查3 == 3，3 == 3，3 == 3。
在第3行，应该检查2 == 2，2 == 0，2 == 1。
但是，输出是错误的：
array([[ True, False, False],
[False, True, False],
[False, False, False]])
应：
浏览 4提问于2021-12-28得票数 0
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我想调整我的两个图像的大小，以最适合和保持比率，并将他们的形状(两个圆圈)。我想知道更简单的方法来解决我的问题。我想把这个结果显示在下面的图片上：
加载src映像1和src映像2:我得到了
与高宽比相乘:我使用
循环:我在堆栈溢出中找到了一些代码，但仍在寻找并试图获得最好的代码。
塑造:我不知道怎么做(我的想法写在下面)
我的想法是:以这样的方式使用imagecopymerge :打开imagecircle1，然后在imagecircle2上添加白色大纲边框，然后将imagecircle2与边框设置为右下角并保存，但首先--由于白色的边框，不能幸免，而且我确信
浏览 2提问于2016-11-02得票数 0
我的Jupyter笔记本的所有字符、方框和格式的大小突然增加了一倍，很难将我的代码和获得的结果可视化。所有其他程序都有“正常”的可视化，所以，这不是计算机分辨率的问题，它只发生在Jupyter笔记本上……我如何才能回到我的Jupyter笔记本的“正常”视图？我使用的是Jupyter版本5.7.4。 我读了所有的Jupyter文档，但我找不到解决方案…… All characters doubled in size 我想回到Jupyter笔记本的正常大小视图...
浏览 82提问于2019-02-09得票数 0
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1回答
假设我有代表地理坐标的数据。
{"latitude" : 32.7874, "longitude" : -96.7989, "ip" : "1.1.1.1", "load" : 10}
{"latitude" : 32.7874, "longitude" : -96.7989, "ip" : "2.2.2.2", "load" : 5}
使用db.collection.aggregate()，如何实现结果：
{"latitude
浏览 4提问于2016-03-17得票数 1
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1回答
Numpy:沿特定轴的外和
、、、、
我正在寻找一种有效的方法来做二维矩阵列上的外和。
假设A是一个(2，3)矩阵，我想要的结果是形状(3,2,2)并定义为：
A = np.array([[a11, a12, a13],
[a21, a22, a23]])
myWantedResult = np.array( [[[a11+a11, a11+a21],
[a21+a11, a21+a21]], # This is the np.add.outer(A[:,0],A[:,0])
[[a12+
浏览 7提问于2021-03-06得票数 2
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1回答
下面是我指的代码：
k = np.array([1,2,3,4,5,6])
l = np.array([10,20])
outer = np.outer(l,k)
m = np.random.normal(0, .1, l.shape)
外型为(2,6)，其结果如下：
[[ 10 20 30 40 50 60]
[ 20 40 60 80 100 120]]
我希望我有相同的维度。例如，m等于：
[-0.14893783 -0.05070178]
我希望它的尺寸和外部的尺寸一样：
[[ -0.14893783 -0.14893783 -0.14893783 -0.148
浏览 11提问于2022-08-02得票数 0
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1回答
我有一个mxn矩阵，M，和一个向量b，(长度c)。是否有一种方法可以将M的每个元素乘以向量的每个元素来得到mxnxc结果，即result(1, 1, :)是M(1, 1) .* b
对于向量，使用按元素计算的运算符有效。如果m = [a; b]和n = [c d]，那么a .* b给出
a*c a*d
b*c b*d
但是对于矩阵，这将根据n是列向量还是行向量，在矩阵上执行按元素分列或逐行的操作。如果m = [ a b; c d ]和n = [ e f ]，那么m .* n给出
a*e b*f
c*e d*f
虽然我要找的结果是result(:, :, 1) =
a*e b*e
c*
浏览 1提问于2018-10-23得票数 2
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1回答
我有一个形状为(1000,48)的np.array格式的RGB图像矢量。这是分别以RGB值表示的1000个不同的4x4图像的展平表示。例如，图像对应于1个图像，前16个值表示每个像素中“红色”的值。 我想把它变成一个形状为(1000,4,4,3)的np数组-其中每个索引指的是编码每个图像的3d矩阵。 到目前为止，我已经完成了以下功能 ###option 1
data = images.reshape(1000,4,4,3)
##option 2
red = images[:,:16].reshape(1000,4,4,1)
green = images[:,16:32].reshape(1
浏览 13提问于2020-11-10得票数 0
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1回答
重缩放不起作用Keras
、、、、
我正在尝试从Keras的构建和训练一个版本的SegNet，并在训练时获得一个ValueError。我的训练数据是这样的：
RGB图像：
train.shape
(382,200,200,3)
3个区域类的带有一次热标签的掩码：
label.shape
(382,200,200,3)
模型如下：
inshape=(200, 200, 3)
classes=3
# c.f. https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial/blob/master/Example_Models/bayesian_segnet_camvid.prototxt
img_i
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
我有一个函数，它可以将单个值作为numpy数组返回：
print(yhat, yhat.shape)
Output: 0.9337081 ()
如何检查numpy数组形状是否为()，如果是，则将其重塑为(1，)？因此，结果是：
yhat = np.array([0.9337081])
浏览 5提问于2020-02-27得票数 0
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1回答
大熊猫系列
、、
我在DataFrame上做了一个计算，然后想对结果进行缩放。我一直在错误地期待一个2D数组，并且“如果您的数据只有一个特性，可以使用array.reshape(-1，1)重新塑造您的数据”。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': ['aaa', 'bbb', 'ccc'],
'b': [1, 2, 3],
'c'
浏览 2提问于2020-11-17得票数 3
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重塑、展平或拉平类中的多维数组
、、、、
一般来说，在使用Matplotlib和Python时，我还是个初学者。我正在尝试创建一个可以在给定基本信息的情况下生成多个子图的类，比如用户想要多少行和多少列。在尝试转换来自matplotlib.pyplot.subplots()的多维数组时，我遇到了一个问题。这是我目前正在使用的一份副本： import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class subplotgrid:
def __init__(self, rows, cols, width, height): # class initializa
浏览 15提问于2021-04-10得票数 0
1回答
重塑图像错误
、、
im=Image.open("/Users/shalinsavalia/Desktop/CNN_Numbers/Number_7.jpg")
im
im=im.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS) # resize the image
im = np.array(im) # convert to an array
print(im)
im2=im/np.max(im).astype(float) # normalise input
test_image1=np.reshape(im2, [
浏览 0提问于2018-02-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个3d numpy矩阵t，如下所示，随机生成：
t = np.random.rand(2,2,2)
array([[[ 0.80351862, 0.25631294],
[ 0.7971346 , 0.29468456]],
[[ 0.33771957, 0.91776256],
[ 0.6018604 , 0.55290615]]])
我想提取一个2-d矩阵，这样结果就会沿着3-d矩阵的列进行切片。类似于：
array([[ 0.25631294 , 0.91776256],
[ 0.29468456, 0.5
浏览 12提问于2018-02-08得票数 1
你好，我正在尝试将一个形状为(70,65536,18)的数组重塑为一个具有形状的2D数组(4587520,18)，但我的结果是一个具有相同形状的3D数组--它的代码
img=imagenesTrain[0]
filters= scipy.io.loadmat(os.path.join('data_mp3','filterbank.mat'))['filterbank']
def calculate_filter_response_201822381_201821543(imagen,filters):
imggray=color.rgb2
浏览 3提问于2022-04-29得票数 -1
尝试将particle.Best中的10个最佳结果(结果越小越好)保存到另一个名为BestPositionMatrix的矩阵中。有没有更好或更快的方法来写同样的代码？ [~, n]=sort([particle.Cost]);
BCostIndexes= n(1:10);
BestPositonsMatrix=[[particle(BCostIndexes(1)).Position];[particle(BCostIndexes(2)).Position]...
;[particle(BCostIndexes(3)).Positi
浏览 2提问于2019-06-08得票数 0
我用LinearRegression进行回归，得到的均方误差为0。我认为应该有一些偏差(至少是小的)。你能解释一下这个现象吗？ ## Import packages
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import urllib.request
## Import dataset
urllib.request.urlretrieve('https:/
浏览 66提问于2020-09-24得票数 0
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有一个具有[100,255,255,3]形状的nd数组[100,255,255,3]，它对应于100 255*255图像。我想迭代这个多维数组，每次迭代我都会得到一个图像。这就是我所做的，A1 = A[i,:,:,:]结果的A1有形状[255,255,3]。然而，我想要强制它有形状[1,255,255,3]。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2016-10-25得票数 1
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我想问一下如何用不同数量的元素重塑数组，例如，数组的大小是(1000 )。我想重塑它是(1000，零，无，1)作为CNN的输入，我在使用角语。
浏览 3提问于2017-12-20得票数 0
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请帮助我完成以下代码，当我试图在数据上直接拟合我的模型时，它运行得很好，但是在网格搜索中失败了(我已经在我的model.fit()语句的末尾注释掉了直接的grid.fit()部分，这给了我满意的结果)。也请告诉我，如果我是错误的重塑我的培训数据，因为我是非常新的领域。我的预处理数据集mt是形状为(96，变量)(列表列表)
x_train=[]
y_train=[]
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
padded = pad_sequences(mt)
for i in range(len(padded)):
浏览 2提问于2019-11-28得票数 1
通过它所支持的方法，看起来没有什么东西可以反对在派生的GroupBy对象中多次出现的原始数据帧/序列的标签。实际上是否有可能，例如，从可迭代列(如
>>> x
a b
0 [0, 1] 1
1 [1, 2] 2
这样，g将为a值中的每个条目表示一个带有一个条目的GroupBy对象，也就是说，我得到的结果如下
>>> x.iterable_groupby('a').size()
a
0 1
1 2
2 1
>>> x.iterable_groupby('a').mean()
b
0 1.0
浏览 1提问于2016-10-08得票数 1
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我正在尝试tensorflow概率。我在R中有一个简单的分位数回归。我希望从tensorflow概率中获得相同的结果。
R分位数回归
<code>A0</code>
上面的输出是每个值的9个分位数预测
<code>A1</code>
Tensorflow概率尝试
<code>A2</code>
这里的输出是：
<code>A3</code>
我仍然在学习TFP，所以我确信我在模型规范中犯了一些简单的错误，但目前我还不清楚是什么错误。
浏览 24提问于2020-11-17得票数 2
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我和stringify _id有点问题。
在使用mongo.db.some_collection.find()查询集合后，我得到了类似以下内容：
[{
"_id":
{
"$oid": "581c0967e14c8b2118a31758"
},
"name": "something"
},
{
"_id":
{
"$oid": "581c50aae14c
浏览 1提问于2016-11-05得票数 0
我有一个用cv2加载的数据集，但是当我尝试格式化它时，我会得到上面的错误。我首先将数据移动到X_train和X_test (加载的数据在x_train和x_test中)。
X_train = []
X_test = []
# Image matrices are different sizes so I am making them the same size
for i in range(len(x_train)-1):
resized = cv2.resize(x_train[i], (img_width, img_height))
X_train.append(resized)
浏览 0提问于2020-10-04得票数 2
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我有以下数据：
City dt Stat1
0 YYZ 2015-12-31 -562.14
1 YYZ 2016-01-31 -701.18
2 YYZ 2016-02-29 -265.44
3 YYZ 2016-03-31 -42.62
4 YYZ 2016-04-30 -468.95
5 YYZ 2016-05-31 -549.94
6 YYZ 2016-06-30 80.84
7 YYZ 2016-07-31 -633.36
8 YYZ 2016-08-31 -1700.73
9 YYZ 2016-09-30 -229.40
10 YYZ 2016-10-31
浏览 8提问于2016-12-06得票数 1
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