reshape

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이 사이트에서 이전 게시물을 여러 번 사용해 보았습니다. 기본적으로 나는 형태의 데이터 집합이 있습니다 Year Measurement 2006 25.5 2006 19.2 2005 10.3 2005 30.7 2005 15.5 2005 37.1 2004 10.2 2004 19.6 2004 11.7 을 내가 할 필요가있는 곳입니다 :에, 궁극

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Tensorflow : 잘못된 형상의 feed_dict {}

처음으로 이러한 문제가 발생했습니다. 오류는 약 feed_dict={tfkids: kids, tfkids_fit: kids_fit}입니다. kids_fit을 재 형성해야합니다. 누구든지이 문제를 해결할 수 있습니까? import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.distributions import Normal i

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R의 변형 기능을 사용하여 정의 된 객체를 참조하려면 어떻게해야합니까?

변경된 함수 (stats :: reshape)를 인수 중 하나에서 정의 된 문자 벡터에 대한 참조를 받아 들일 수 없습니다. 이 부분이 잘못된 구문을 반영하는지, 기능의 제한 또는 R 자체의 작동과 관련된보다 일반적인 문제를 반영하는지는 알 수 없습니다. 데이터를 변경하는 데 reshape을 사용하고 있습니다. 나는 reshape (x.1, x.2, x.3

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하나의 열에 비슷한 값을 기반으로 data.frame을 바꿉니다.

두 번째 열의 값이 반복되는 두 개의 열이있는 data.frame이 있습니다. 예를 들면 : HUGO Cell 1 CD28 T cells 2 CD3D T cells 3 CD3G T cells 4 CD8A lymphocytes 5 EOMES lymphocytes 6 FGFBP2 lymphocytes

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Matlab에서 여러 해 동안 같은 날의 데이터에 대한 3D 행렬의 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?

Matlab에서 GPH 이상 계산에 관심이 있습니다. lat, lon 및 data의 3D 매트릭스가 있습니다. 데이터 (3 차원)는 32 년 동안 1 일 단위로 간격을 둔 일일 GPH 값입니다 (1979 년 1 월 1 일부터 2011 년 1 월 1 일까지). 행렬은 95x38x11689입니다. 행렬이 3D 일 때 매일 데이터의 일년 평균을 계산하려면 어떻게

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너무 많은 열을 피하기 위해 R 재구성 행 수 제한

각 열의 수를 각 id 그룹의 처음 10 개 행으로 제한해야하는 경우 비디오를 분 단위로 재구성하고 있습니다. t에 의해 내부 그룹을 처음 10 개 행 순서로 제한하는 방법을 알 수 없습니다. t은 1 - 700 행을 가지며 reshape은 모든 행을 열로 반환합니다. 나는 단지 처음 10 개 (각 그룹에 대한 시계열의 처음 10 분) 만 원한다. matr

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숫자가 적은 배열을 잘라내어 함수에 슬라이스 전달

2D ndarray의 행이나 열에서 작동 할 수있는 함수가 필요합니다. 배열에 C 순서가 있다고 가정합니다. 이 함수는 2D 데이터의 값을 변경합니다. 함수 내에서 행 또는 열과 함께 호출되는지 여부에 관계없이 동일한 인덱스 구문을 사용하고자합니다. 행 조각은 [n ,:] 및 열 조각 [:, n]이므로 서로 다른 모양을 갖습니다. 함수 안에서는 다른 인덱싱

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Dataframe의 모양 변경/

제가 아래 주어진 포맷 ID 용 Original format 에서 데이터 프레임을 사용하여 트랜스 dplyr; 연령, 성별 및 지위는 동일하게 유지됩니다. 나는 변환 의 부부가 각각 "ID"와 "유형"에 대한 하나의 행이하고 싶어. "태블릿"열에서 고유 한 값을 찾고 조 변경하십시오. "레벨"열을 바꿔서 새로 태어난 타블렛 열에있는 각 타블렛에 해당하는 값

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-1에 적합한 numpy.reshape 옵션을 알아내는 것

나는 (잘하면) 빨피 한 질문을 가지고 있으며, 당신이 나를 도울 수 있기를 바랍니다. I 변환 numpy.reshape를 사용하려면 (5000, 32, 32, 3) (5000, 3072), 나는 할당에 대해 가지고있는 유일한 단서로 이것이다 : 나는 지출했습니다 # Reshape each image data into a 1-dim array print

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긴 순위의 주문 데이터를 Wide 데이터 형식으로 재구성하는 방법

데이터 조각은 내 상태를 모방 한 긴 형식의 mlogit 패키지 (Game2)에서 가져옵니다. 여기서 채널은 플랫폼에 주어진 순위이며, CHID 한 응답자 I는 다음과 같이 다양한 형태로이 긴 데이터를 변환 할 필요가 age hours platform ch own chid 1 33 2.00 GameBoy 6 0 1 2 33