Результаты поиска по запросу "reshape"
чистый питон не клочок
р 1: a = np.array([[[1,11,111],[2,22,222]], [[3,33,333],[4,44,444]], [[5,55,555],[6,66,666]],[[7,77,777],[8,88,888]]]) >>> a array([[[ 1, 11, 111], [ 2, 22, 222]], [[ 3, 33, 333], [ 4, 44, 444]], [[ 5, 55, 555], [ 6, 66, 666]], [[ 7, 77, 777], [ ...
напрямую, но это для расчетов, которые не меняют разреженность. Когда вы начинаете изменять разреженность (добавляя или удаляя ненулевые значения) напрямую, вы рискуете. Я не пытался сделать это сам, хотя я, вероятно, мог бы отладить код.
ужно провести онлайн-тренинг по модели TF-IDF. Я обнаружил, что СципиTfidfVectorizer не поддерживает обучение онлайн-моде, поэтому я реализую свой собственныйCountVectorizer для поддержки онлайн-обучения, а затем использовать ...
Вместо этого вы можете построить новую разреженную матрицу следующим образом:
могу эффективно изменить форму и scipy.sparse csr_matrix? Мне нужно добавить ноль строк в конце. С помощью: from scipy.sparse import csr_matrix data = [1,2,3,4,5,6] col = [0,0,0,1,1,1] row = [0,1,2,0,1,2] a = csr_matrix((data, (row, col))) ...
не достаточно общий, чтобы покрыть мой случай, и я должен сделать что-то более сложное.
существленииKronecker-product [https://en.wikipedia.org/wiki/Kronecker_product#Example]запедагогические причины (без использования очевидного и легкодоступногоnp.kron()), Я получил 4-мерный массив в качестве промежуточного результата, который я ...
Преобразование нескольких наборов измерительных столбцов (широкий формат) в отдельные столбцы (длинный формат)
У меня есть данные в широком формате, с повторными измерениями, проведенными в разных диапазонах дат. В моем примере есть три разных периода, все с соответст...
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): ...
Ответ франка
то у меня ...
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 ...