Tag: reshape

In R, Matlab und Numpy, reshape-Funktionen können Daten transformiert werden in bequemer bildet.

Umwandlung von R Spaltennamen in Variablen-id

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Ich bin ziemlich verwirrt und habe nicht einmal in der Lage, zu suchen, was ich Suche. Ich habe eine multi-Jahres-Umfrage in verschiedenen Ländern, das ist zur Zeit so aus: Frage Jahr CountryA CountryB ... CountryZ 1 1999

Wie zu verwenden acast (reshape2) innerhalb einer Funktion in R?

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Habe ich versucht zu verwenden acast aus reshape2 in einer selbst geschriebenen Funktion, hatte aber das problem, dass acast nicht zu finden die Daten, die ich senden, um es. Hier meine Daten: library("reshape2") x <- data.frame(1:3, rnorm(3),

Umformen von Daten für die Werte in einer Spalte

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Meine Daten.Rahmen sieht wie folgt aus ID | test | test_result 1 | B | 10 2 | A | 9 3 | A | 11 4 | C | 7 5 | F | 5 Und

Einstellung der richtigen Grenzen mit imshow wenn Bilddaten Form ändert

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Habe ich ein 3D-array, wobei die ersten zwei Dimensionen sind räumliche, also sagen wir (x,y). Die Dritte dimension enthält Punkt-spezifische Informationen. print H.shape # --> (200, 480, 640) spatial extents (200,480) Nun, durch Auswahl einer bestimmten Ebene

matlab wie drehen Bild um 90 Grad?

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Habe ich 100 Graustufenbilder (256*256 Pixel) und in dem Sie gespeichert sind Gesichter.mat-Datei. So in die Gesichter.mat-Datei, gibt es 100 Zeilen und 65536(256*256 Spalten). Jede Zeile steht für ein Bild. Nun will ich gestalten die Gesichter matrix

Finden Sie den maximalen Wert für jede Zeile und einer Umformung der matrix

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Sagen, wir haben die folgende matrix: 2 5 5 3 6 3 6 4 Was ich versuche zu tun ist: 1 - Finden der Maximalwert jeder Zeile Für diesen Teil, ich glaube, das können wir der folgenden?

Entfernen dimension durch Umformen in keras?

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Ist es möglich, entfernen Sie eine dimension mithilfe Umformen oder für jede andere Funktion. Habe ich das folgende Netzwerk. import keras from keras.layers.merge import Concatenate from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense from keras.layers import

wie verwenden Sie cast auf Daten-frame mit 3 Spalten

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In den folgenden Daten.Rahmen Date1 <- seq(from = as.POSIXct("2010-05-01 02:00"), to = as.POSIXct("2010-05-01 06:00"), by = 3600) Dat <- data.frame(DateTime = Date1, Temp = rnorm(length(Date1)), height = c(1,2,3,4,5)) Dat2 <- data.frame(DateTime = Date1, Temp = rnorm(length(Date1)), height

Kann nicht Umformen numpy array

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Ich habe eine Funktion, die angeblich ein 1D-array von Integer-zahlen und Formen in ein 2D-array von 1x3-arrays. Es dann angeblich jeder 1x3-array aus, und verschieben Sie Sie in einen 3x1-array. Das Ergebnis soll ein 2D-array von 3x1-arrays.

Wie kann ich die Größe einer matrix in MATLAB?

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Angenommen, ich hatte ein 1-von-12 matrix und ich wollte, um Ihre Größe zu einem 4-für-3 matrix. Wie könnte ich dies tun? Meine aktuelle Lösung ist sowas von hässlich: for n = 1:(length(mat)/3) out(n,1:3) = mat( ((n-1)*3 +

Wie Umformen, ein blob in Caffe?

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Wie Umformen, ein blob der Form N x C x H x W zu N x 1 x (C*H) x W im Caffe? Möchte ich ein convolution-Schicht die GEWICHTE gleich sind und zwischen den Kanälen. Einer Weise,

Warum reshape2 die Schmelze nicht erfasst werden kann, rownames in der transformation?

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Habe ich folgende Daten: Cubn 3.71455160837536 0.237454645363458 Gm9779 2.56051657980096 0.20850752817264 Apod 3.51796703048962 0.195999214485821 Was ich will zu tun ist, erstellen Sie 'geschmolzen' Daten wie, es gibt diese var1 var2 value 1 FOO Cubn 3.7145516 2 FOO Gm9779

Umformen ein array von Bildern

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Habe ich 60000 train_images brachte als eine Form (28,28,60000) - matrix. Es ist ein numpy.ndarray. Ich möchte konvertieren es in ein array von 1-dimensionale Bilder, d.h. jedes Bild wird dargestellt als eine einzelne Leitung/array von zahlen, und

Python Umformen 3d-array in 2d

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Ich umgestalten möchten die numpy-array, wie es dargestellt ist, von 3D zu 2D. Leider ist die Reihenfolge nicht korrekt ist. Einem ausgehen, einen numpy-array (1024, 64, 100) und konvertieren wollen (1024*100, 64). Jemand eine Idee hat, wie

Konvertieren matrix mit drei Spalten Daten.Rahmen

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Ich habe matrix: var1 var2 row1 1 2 row2 3 4 Wollen, es zu konvertieren zu Daten.Rahmen: rows vars values row1 var1 1 row1 var2 2 row2 var1 3 row2 var2 4 Was ist der beste Weg,

Die Konvertierung einer numerischen matrix in ein data.Tabelle (oder Daten.Rahmen)

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Hoffe, es gibt eine einfache Antwort hier, aber ich kann es nicht finden überall. Habe ich eine numerische matrix mit beschrifteten Zeilen und Spalten: 1 2 3 4 a 6 7 8 9 b 8 7 5

Aggregation erfordert Spaß.Aggregat: Länge als Standard verwendet

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Ich habe eine Datei, die ich gerne umgestalten, es zu verwenden, R: Dies sind die Befehle, die ich verwende. x <- data.frame(read.table("total.txt", sep=",", header=T) y <- melt(x, id=c("Hostname", "Date", "MetricType")) wenn ich diesen Befehl ausgeben, um im

Immer Fehler: Nicht reshape array der Größe 122304 in Form (52,28,28)

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Ich versuche, neu zu gestalten, ein numpy-array als: data3 = data3.reshape((data3.shape[0], 28, 28)) wo data3 ist: [[54 68 66 ..., 83 72 58] [63 63 63 ..., 51 51 51] [41 45 80 ..., 44 46 81]

Transponieren Daten von Gruppen in R

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Ich habe Daten in folgender Struktur: x <- read.table(header=T, text=" X Y D S a e 1 10 a e 2 20 a f 1 50 b c 1 40 b c 2 30 b c 3

Das Gegenteil von Schmelzen in python pandas

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Ich kann nicht herausfinden, wie zu tun "reverse-Schmelze" mit Pandas in python. Dies ist meine Start-Daten import pandas as pd from StringIO import StringIO origin = pd.read_table(StringIO('''label type value x a 1 x b 2 x c

Wie Umformen von Daten aus long wide format

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Ich habe Probleme beim umstellen der folgenden Daten Rahmen: set.seed(45) dat1 <- data.frame( name = rep(c("firstName", "secondName"), each=4), numbers = rep(1:4, 2), value = rnorm(8) ) dat1 name numbers value 1 firstName 1 0.3407997 2 firstName 2

Umgestaltung mehrerer Sätze von mess-Spalten (breit-format) in einzelne Spalten (langes format)

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Ich habe einen dataframe in einem breiten format, mit wiederholten Messungen, die innerhalb von unterschiedlichen Zeiträumen. In meinem Beispiel gibt es drei verschiedene Zeiträume, die alle mit Ihren entsprechenden Werten. E. g. die erste Messung (Value1) gemessen

R mit dcast erweitern, um einen Daten-frame

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Habe ich folgende Daten Rahmen: z <- data.frame( item=letters[rep(24:26,2)], freq=c(4,3,2,4,4,1), id=rep(1:2,each=3) ) item freq id x 4 1 y 3 1 z 2 1 x 4 2 y 4 2 z 1 2 Den Daten-Rahmen ist einmalig

Python Umformen 3d-array in 2d

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Ich umgestalten möchten die numpy-array, wie es dargestellt ist, von 3D zu 2D. Leider ist die Reihenfolge nicht korrekt ist. Einem ausgehen, einen numpy-array (1024, 64, 100) und konvertieren wollen (1024*100, 64). Jemand eine Idee hat, wie

R - Kombination von mehreren Spalten zusammen in einen Daten-frame, während das halten von connected data

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Also ich habe mir ziemlich viel für eine Antwort auf diese Frage, aber ich kann nicht finden, eine Antwort, die erfüllt meine Bedürfnisse oder mein Verständnis von R. Erste, hier ist etwas code, um nur Ihnen eine

Umformen von Daten.Rahmen von breit nach lang-format

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Habe ich einige Schwierigkeiten, meine konvertieren data.frame aus einem großen Tisch, einem langen Tisch. Im moment sieht es so aus: Code Country 1950 1951 1952 1953 1954 AFG Afghanistan 20,249 21,352 22,532 23,557 24,555 ALB Albania 8,097

boxplot aus der Zeile die Werte in einem dataframe

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Bekam ich folgende Daten-frame (hier vereinfacht): H2475 H2481 H2669 H2843 H2872 H2873 H2881 H2909 E1 24.470 26.481 15.120 18.490 16.189 11.422 14.886 18.512 E2 1.016 0.363 0.509 1.190 1.855 0.958 0.771 0.815 E3 0.671 0.637 0.571 0.447

Umgestaltung ein numpy-array in python

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Ich habe eine 48x365 element numpy-array, wobei jedes element eine Liste mit 3 Ganzzahlen. Ich möchte in der Lage sein, um Sie in ein 1x17520 array mit allen Listen eine intakte Elemente. Mit np.reshape(-1) scheint zu brechen,

Konvertieren von Spalten in Zeilen in R

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Ich habe Daten, die aussieht wie a b c 1 5 4 3 6 1 2 5 3 Möchte ich es konvertieren zu konvertieren alle Spalten zu Zeilen und möchte eine Ausgabe wie r1 r2 r3 r4

R ggplot2 mit reshape (Schmelzen-Funktion) selektiv graph-Daten-sets

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Bin ich mit ggplot zu Graphen eine Anzahl von Daten-sets, jedoch möchte ich auch zeichnen Sie, so dass jeder Datensatz hat seine eigenen geom_line - Funktion, so dass ich kann trennen Sie die Zeilen aus und verstecken

ValueError: keine reshape array der Größe 30470400 in Form (50,1104,104)

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Ich versuche zu laufen, warf dieses Tutorial http://emmanuelle.github.io/segmentation-of-3-d-tomography-images-with-python-and-scikit-image.html wo ich will, zu tun, eine Segmentierung von 3-D-Tomographie-Bilder mit Python. Ich bin kämpfen, direkt am Anfang, mit der Umgestaltung des Bildes. Dies ist der code: %matplotlib inline import

So erstellen Sie eine pivot-Tabelle in R mit mehr als 3 Variablen

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Ich habe Probleme, mich in das erstellen einer pivot-Tabelle mit einem Daten-frame wie diese: c1 c2 c3 c4 E 5.76 201 A la vista E 47530.71 201 A la vista E 82.85 201 A la vista L

Python Umformen Liste zu ndim-array

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Hallo, ich habe eine Liste Wohnung, um die ist-Länge 2800, es enthält 100 Ergebnisse für jeden der 28 Variablen: Unten ist ein Beispiel der 4 Ergebnisse für 2 Variablen [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3]

So konvertieren Sie mehrere Spalten, um einzelne Zeilen in R

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Habe ich einen Daten-frame in R, die viele Zeilen (über 3000) mit F0 (Grundfrequenz) Spuren einer äußerung. Die Zeilen haben den folgenden Informationen: - Lautsprecher-ID, group # Wiederholung #, accent Typ, sex, und dann 50 Spalten von

Umformen ein pandas dataframe

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angenommen, ein dataframe wie diese: df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], columns = ['A', 'B', 'A1', 'B1']) Ich würde gerne ein dataframe, das sieht aus wie: was nicht funktioniert: new_rows = int(df.shape[1]/2) * df.shape[0] new_cols = 2 df.values.reshape(new_rows, new_cols, order='F')

pandas pivot_table Spaltennamen

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Für einen dataframe, wie diese: d = {'id': [1,1,1,2,2], 'Month':[1,2,3,1,3],'Value':[12,23,15,45,34], 'Cost':[124,214,1234,1324,234]} df = pd.DataFrame(d) Cost Month Value id 0 124 1 12 1 1 214 2 23 1 2 1234 3 15 1 3 1324 1 45

Wie füge ich Zeilen und Spalten in ein NUMPY-array?

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Hallo, ich habe ein 1000 Datenreihen mit 1500 Punkte in jedem. Bilden Sie ein (1000x1500) Größe Numpy-array erstellt mit np.Nullen((1500, 1000)) und dann mit den Daten gefüllt. Was nun, wenn ich möchte das array zu wachsen, zu

stapeln von Spalten in den Daten.frame in einer Spalte in R

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Ich habe Probleme beim stapeln von Spalten in einem data.frame in einer Spalte. Jetzt meine Daten sieht wie folgt aus: id time black white red a 1 b1 w1 r1 a 2 b2 w2 r2 a 3

R re-arrangieren dataframe: einige Zeilen zu Spalten

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Ich bin mir auch nicht sicher, wie der Titel der Frage ist richtig! Angenommen, ich habe einen dataframe d: Aktuellen dataframe: d <- data.frame(sample = LETTERS[1:2], cat = letters[11:20], count = c(1:10)) sample cat count 1 A

Reshape mehrfach-Wert-Spalten im wide format

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Habe ich die folgenden Daten-frame und ich will cast zu erstellen "pivot-Tabelle" mit den Spalten für die beiden Werte (Wert und in Prozent). Hier die Daten Rahmen: expensesByMonth <- structure(list(month = c("2012-02-01", "2012-02-01", "2012-02-01", "2012-02-01", "2012-02-01", "2012-02-01",

Umgestaltung der pandas-Serie?

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Sieht es für mich aus wie ein bug in der pandas.Serie. a = pd.Series([1,2,3,4]) b = a.reshape(2,2) b b hat den Typ Serie, aber kann nicht angezeigt werden, die Letzte Anweisung gibt Ausnahme, sehr lang, die Letzte

Schwenkbare Zeilen in Spalten

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Angenommen (zur Vereinfachung) ich habe eine Tabelle, die eine gewisse Kontrolle vs. Behandlung Daten: Which, Color, Response, Count Control, Red, 2, 10 Control, Blue, 3, 20 Treatment, Red, 1, 14 Treatment, Blue, 4, 21 Für jede Farbe,

Pandas lange zu Breite umzuformen, die von zwei Variablen

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Habe ich die Daten im long-format und versuche, neu zu gestalten, zu breit, aber es scheint nicht, eine einfache Möglichkeit, dies zu tun mit Schmelzen/stack/unstack: Salesman Height product price Knut 6 bat 5 Knut 6 ball 1

R-Paket reshape-Funktion, Schmelzen Fehler: id Variablen, die nicht in die Daten, wenn die Arbeit mit einer Vielzahl von Faktoren

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Arbeite ich mit der rarefaction-Ausgabe von mothur, die im Grunde gibt mir einen Datensatz mit der Anzahl der Sequenzen der Stichprobe und der Anzahl einzigartiger Sequenzen in mehreren Proben. Ich möchte mit ggplot2 diese Daten visualisieren und

Wie "unmelt" Daten mit r Umformen

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Habe ich einen Daten-frame, dass ich geschmolzen, mit Hilfe der reshape Paket, das würde ich gerne "un-Schmelzen". hier ist ein Spielzeug Beispiel des geschmolzenen Daten (real-Daten-frame ist 500x100 oder größer) : variable<-c(rep("X1",3),rep("X2",3),rep("X3",3)) value<-c(rep(rnorm(1,.5,.2),3),rep(rnorm(1,.5,.2),3),rep(rnorm(1,.5,.2),3)) dat <-data.frame(variable,value) dat variable

Pivot-Tabelle-Ausgabe wie in R?

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Ich bin einen Bericht zu schreiben, erfordert die Erzeugung einer Anzahl von pivot-Tabellen in Excel. Ich würde gern denken, dass es ist ein Weg, dies zu tun in R so, dass ich vermeiden kann Excel. Ich würde

Ist dies der beste Weg, um fügen Sie eine zusätzliche dimension, um ein numpy-array in nur einer Zeile code?

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Wenn k ein numpy-array mit einer beliebigen Form, also k.shape = (s1, s2, s3, ..., sn), und das möchte ich Umformen, so dass k.shape wird (s1, s2, ..., sn, 1), ist dies der beste Weg, es zu

Ersetzen NA - in R - arbeitet in einer Praxis dataset, sondern Warnmeldung angezeigt, wenn angewendet, um die tatsächlichen Daten

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Ich habe einen Datensatz in R die aussieht, und hat gewesen umgestaltet in der gleichen Weise wie im folgenden Beispiel. Das Ziel ist, die wiederum die NA-Werte in etwas anderes (z.B. "FALSE" oder "0"), die dann verwendet

Umgestaltung des Daten-Frames zu konvertieren Faktoren in Spalten in R

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Habe ich einen Daten-frame, wo eine bestimmte Spalte hat eine Reihe von spezifischen Werten (sagen wir mal, 1, 2, ..., 23). Was ich tun möchte, ist die Konvertierung von diesem layout zu der einen, wo der Rahmen

R Umformen einen Vektor in mehrere Spalten

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Sagen wir, ich habe einen Vektor in R wie folgt: d<-seq(1,100) Möchte ich Umformen dieser Vektor in eine 10x10-matrix, so dass ich diese Daten statt: [,1] [,2] [,3] .. [,10] 1 2 3 .. 10 11 12