我有一组字符串,我正在标记。我将每个字符串发送到word2vec模型中的gensim中。比方说,如果有100个代币(例如:'I','ate',‘比萨’等等),它正在生成一个100 * 100 3D矩阵(list of list in python)。如何将生成的3D令牌嵌入转换为2D向量?
我将这个3D发送到Tensorflow库中的一个模型中。我要做以下几件事
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))
这里,max_features是令牌向量的大小,即100,而input_leng
我尝试在Python中通过用2D数组填充来形成3D数组。N是一个根据正在读取的文件而变化的数字。矩阵正在形成为3D,但似乎只有1个‘层’,而我期望它有N个层。似乎N个“层”没有传递到形成的数组中。
import numpy as np
#'rot' is a 3D matrix of shape (N,3,3)
a=np.array(rot[:,0,0])
b=np.array(rot[:,0,1])
c=np.array(rot[:,0,2])
d=np.array(rot[:,1,0])
e=np.array(rot[:,1,1])
f=np.array(rot[:,1,
我有一个带有2d点的numpy数组,我通过下面的等式将其从3d转换为2d: https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/198f15da062c7ce00598d7a2f9bd8169d7042ed3 如何将点转换回3D? 我使用了上图中的自上而下视图矩阵。可在维基百科找到:https://en.wikipedia.org/wiki/Orthographic_projection #To 2D from 3d:
points2D = np.array([np.matmul(camera_pos, point) for poi
我想要创建一个3d numpy数组,使用2d numpy数组作为循环,我尝试了许多不同的方法从2d创建3d数组,但是每次都会给我带来错误。这就是我所做的,端点数组应该有一个(10,3,3)的维度。
#this is a sample code
arr=[]
for i in range(10):
a=np.random.rand(3,3)
arr=np.stack(a,arr)
#arr=np.append(arr,a)
#arr=np.array([arr,a])
#arr[i]=a
我有一个包含3d数组和标签的2d列表,我尝试用两个数据集(数据和标签)--一个用于3d数组,另一个用于标签--在h5py文件中保存数据,但是当显示存储3d数组的数据集的内容时,显示结果是4d数组。我创建h4py文件的代码:
Data_set = get3Dmatrix(ID_list) # 2d list
data = []
label = []
for i in range(len(Data_set)):
data.append(Data_set[i][0])
label.append(Data_set[i][1])
label = [int(i) for i in lab
我有一个2d列表(Data_set),其中包含一个3d数组和一个标签(0或1),我想用两个数据集(一个用于3d数组,另一个用于标签)来生成h5py文件,这是我的代码:
data = []
label = []
for i in range(len(Data_set)):
data.append(Data_set[i][0])# 3d array
label.append(Data_set[i][1])#label
data = np.array(data)
label = np.array(label)
dt =
我总是感到困惑,为什么Java中的2D数组对声明行的大小有严格的要求,而不是列的大小,这进一步混淆了3D和4D数组。
// Invalid, 2D array with no row and no column?
int[][] arr = new int[][];
// Valid, 2D array of size 2X3
int[][] arr = new int[2][3];
// Valid, column size is not specified, size of 2D array?
int[][] arr = new int[2][];
// Valid, column siz
蓄积期
在脚本中,相同大小的数据矩阵X被某些模型(这里只是随机数生成器)重新估计,并在有限的试验过程中累积/保存在矩阵Y中。
import numpy as np
from numpy.random import random
import pandas as pd
k = 3 #shape
t = 5 #trials
Y = np.zeros((t,k,k))
for i in range(5):
X = random((k,k)) #2D estimate
X = pd.DataFrame(X)
Y[i,:,:] = X #3D tensor