I have a numpy array (A) of shape = (100000, 28, 28)
I reshape it using A.reshape(-1, 28x28)
这在机器学习管道中非常常见。这是如何工作的?我从来没有理解过reshape中'-1‘的含义。
一个确切的问题是,但没有可靠的解释。有什么答案吗?
让我用一个例子来说明这个问题:
import numpy
matrix = numpy.identity(5, dtype=bool) #Using identity as a convenient way to create an array with the invariant that there will only be one True value per row, the solution should apply to any array with this invariant
base = numpy.arange(5,30,5) #This could be any 1-d
我从一个文件中读取了一个4D数组,该文件以2D形式i,j,k,x,y,z给出。我使用numpy.reshape将2D数组重塑为它的3-D形式。对此进行更改后,我希望以与读取时完全相同的顺序/格式写入文件。我不明白如何“反转”numpy.reshape以将其放回相同的格式。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import read_csv
header = read_csv("Input/Grid1_test.csv", nrows=1,skipinitialspace=True)
print h
我正在尝试从一个虚拟的csv文件中提取数据,以便在tensorflow中使用。虚拟数据只有两列:X(单个特征列)和Y(预期输出)。
X Y
11.0 13.0
23.0 33.3
... ... and so on
现在,我像这样读取数据:
import pandas as pd
dummy_data = pd.read_csv("dummy_data.csv", sep=",")
inputX = dummy_data.loc[:, 'X'].values
np.reshape(inputX, [11, 1])
我正在重塑nu
输入:I有一个大小为3N的一维numpy数组。3N大小数组的每三个元素都可以表示为xi、yi、zi,其中i=1.N.
output :以这个数组作为输入,我想返回一个大小为N的输出数组,它为每三个元素(即xi、yi、zi)执行numpy操作。这意味着输出数组的ith元素的值是numpy_operation(xi, yi, zi)。
解释:这里有一个图来说明这个问题:
这里,输入数组的大小为99 (= 3x33)。输出数组的大小为33。例如,我对输入数组的每三个元素执行numpy.argmin(...)操作。
有什么诡计可以让我避免这样的循环吗?
for i in range(len(o
对于numpy数组,我发现
x = numpy.array([]).reshape(0,4)
很好,并且允许我将(0,4)数组追加到x,而不会丢失数组的结构(例如,它不仅仅是一个数字列表)。然而,当我尝试
x = numpy.array([]).reshape(2,3)
它会抛出一个错误。为什么会这样呢?
我正在寻找一种方法,通过应用池操作来减少一维张量的长度。我该怎么做呢?如果应用MaxPool1d,就会得到错误max_pool1d() input tensor must have 2 or 3 dimensions but got 1。
这是我的代码:
import numpy as np
import torch
A = np.random.rand(768)
m = nn.MaxPool1d(4,4)
A_tensor = torch.from_numpy(A)
output = m(A_tensor)
我想要计算以下内容: ? 但是我不知道如何在python中做到这一点,我不想手动实现,而是使用一个预定义的函数,例如numpy中的函数。 但是numpy似乎忽略了x.T应该被转置。 代码: import numpy as np
x = np.array([1, 5])
print(np.dot(x, x.T)) # = 26, This is not the matrix it should be!
我有一个矮小的数组:
import numpy as np
A = np.array([1,2])
例如,我想使二维numpy数组中的这两个元素的n-copies
B=[[1,1,1,1],[2,2,2,2]] # 4 copies of each element of A into a separate array
我该怎么做呢?
在this answer on SO之后,我构建了这个python脚本来对文件夹中每个图像的像素进行混洗: from PIL import Image
import numpy as np
import os
directory = "/my/path/images"
for file in os.listdir(directory):
filename = os.fsdecode(file)
if filename.endswith(".jpeg") or filename.endswith(".jpg"):
我在https://www.youtube.com/watch?v=lbFEZAXzk0g的youtube上关注一段机器学习视频。该教程是python2格式的,因此我需要将其转换为python3。下面是我遇到错误的代码部分: def load_mnist_images(filename):
if not os.path.exists(filename):
download(filename)
with gzip.open(filename,'rb') as file:
data = numpy.frombuffer(file.r
字符串的列表。
我想把它们按下面的格式排列。每3行一组,从左到右,从上到下:
通过重塑,我只能做到以下几点:
import pandas as pd
import numpy as np
data = [
"by Emily Dickinson",
"There is another sky,",
"Ever serene and fair,",
"And there is another sunshine,",
"Though it be darkness there;",
"Ne
无论我做什么修改,dense_1_input总是想要'(None,296)‘。错误是:
ValueError: Error when checking model input: expected dense_1_input to have shape (None, 296) but got array with shape (296, 1) `
代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from random import randrange
import numpy
# fix
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)
我试着使用sklearn来使用一个简单的决策树分类器,它抱怨说现在不支持使用一维数组,必须使用X.reshape(1,-1)。我确实这样做了,但它已经将我的标签列表转换为只有一个元素的列表列表,因此现在标签和样本的数量不匹配。我的labels=0,0,1,1列表中的另一个单词变成了[0 0 11]。谢谢
这是我使用的简单代码:
from sklearn import tree
import numpy as np
features =[[140,1],[130,1],[150,0],[170,0]]
labels=[0,0,1,1]
labels = np.array(labels).resh