Итак, если вам трудно получить массив с измененной осью, просто измените индекс, скажем

Пробный прогон -

у изменить следующий массив:

Отлично спасибо!

от вопрос уже есть ответ здесь:Как развернуть датафрейм 1 ответУ меня есть датафрейм (df), который выглядит так:

В матричных терминах нет элементов, всегда равных произведению количества строк и столбцов. Здесь это условие не соответствует

, Хотя в этом методе не было ничего плохого, структурированные массивы, как правило, лучше, чем массивы записи, для скорости и совместимости.

вая этот файл CSV:

Преобразуйте несколько категориальных переменных в бинарные переменные ответа

Я пытаюсь преобразовать следующий формат: mydata <- data.frame(movie = c("Titanic", "Departed"), actor1 = c("Leo", "Jack"), actor2 = c("Kate", "Leo"))) movie actor1 actor2 1 Titanic Leo Kate 2 Departed Jack Leoв двоичные переменные ...

П.С .: Этот подход создает новый массив, оставляя исходный массив без изменений.

я есть следующий 3D-массив в Numpy:

Если я правильно понимаю, что вы хотите, вы можете собрать все в очень длинную форму, а затем изменить форму обратно в чуть более широкую форму:

я большой набор данных: 240 случаев, представляющих 240 пациентов. Все они прошли нейропсихологические тесты и заполнили анкеты. Кроме того, их значимые другие (далее - прокси) также заполнили анкеты. Так как «пациент» и «прокси» вложены в ...

 довольно длинные, поэтому неудивительно, что тема запутанная.

ал, что понял функцию изменения формы в Numpy, пока не возился с ней и не наткнулся на этот пример: a = np.arange(16).reshape((4,4))который возвращает: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])Это имеет смысл для ...

надеюсь, это поможет.

я тот же вопрос: вход для изменения формы это тензор с 37632 значениями, но запрошенная форма имеет 150528. writer = tf.python_io.TFRecordWriter("/home/henson/Desktop/vgg/test.tfrecords") # 要生成的文件 for index, name in enumerate(classes): ...