如何将二维Numpy数组转换为一个热编码？
将二维Numpy数组转换为热编码可以使用One-Hot编码的方法。One-Hot编码是一种常用的将离散特征转换为向量表示的方法，它将每个离散特征的取值扩展为一个新的二进制特征，其中只有一个维度为1，其余维度为0。
在Python中，可以使用sklearn库的OneHotEncoder类来实现二维Numpy数组的热编码。下面是一个完整的示例代码：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 创建一个二维Numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5]])
# 创建OneHotEncoder对象
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
# 对数据进行热编码
encoded_data = encoder.fit_transform(data)
# 打印热编码后的结果
print(encoded_data)运行以上代码，将会得到如下输出：
[[1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]]以上输出表示将原始的二维Numpy数组转换为了热编码后的形式。每一行代表一个样本，每一列代表一个特征的取值。例如，第一行的编码表示第一个样本的第一个特征取值为1，第二个特征取值为2，第三个特征取值为3。
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我有一个二维的numpy数组A，它包含对应于每个点的强度值。我正试图为这些点生成一个热图。例如，如果A3,0的值是230，那么我希望x-值为3，y-值为0的平方对应于230。
我试过简单地使用函数。
import numpy as np
import seaborn as sns
np.random.seed(0)
A = np.random.uniform(0,500,(4,3))
sns.heatmap(A, square=True)
其中A只是一个4x3的随机值的numpy数组。然而，输出是一个类似矩阵A的区域。
这是一个4x3区域，其中每个点对应于矩阵A中的一个点，如果它是
浏览 0提问于2019-08-28得票数 0
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我有x，y，z数据存储在熊猫的数据中，我想从中生成一个二维热图(深度图)。
df= pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 3)), columns=list('XYZ'))
我不知道如何用matplotlib来做这件事。建议转换为numpy数组并创建一个contourf图。有办法直接用熊猫来画吗？如果不是，我如何将数据重组成一个2d的numpy数组？
浏览 7提问于2017-05-16得票数 2
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我有两个：
a = numpy.array(c)
b = numpy.array(d)
这两个代表两个单一音频流。
我想用把它们写到立体声WAV文件中
scipy.io.wavfile.write(wav_name, sampling_rate, samples)
如何将这两个数组连接到一个samples二维数组中，并将它们交织在一起，以便在输出时获得合适的立体声WAV？
浏览 6提问于2017-05-19得票数 5
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我是keras的新手，并且已经在分类数据上训练了一个简单的顺序模型。我对标签进行了热编码，并在热编码上训练了模型。然而，当我使用predict_classes时，我得到了一个整数数组(我知道它们表示预测返回的softmax输出中最可能的类的索引)，但我不知道如何将该输出映射回原始的热编码。我似乎在网上或文档中找不到答案。任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2018-06-13得票数 1
我有一只熊猫DataFrame，有849743行，13列，即形状为(849743,13)。
大多数列只是包含整数，但是其中3列有一个热编码的分类变量。它们不是使用Keras‘或sklearn的(或任何其他库的)一个热编码/嵌入功能来编码的，我只是在python中手动进行了编码。
例如，df‘是一个带有一个热编码变量的列，下面是一个摘录：
1082077 [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
995216 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
924611 [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]
1171772 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0
浏览 1提问于2018-05-26得票数 0
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1回答
我正在用Keras创建一个RNN语言模型，为了训练这个模型(有监督学习)，我必须创建一个形状为(num_of_training_sequences, size_of_vocabulary)的numpy数组y (每个序列的每个观察的标签)，其中包含一个热向量。
当我有太多训练序列时，这个数组太大，无法放入内存。然而，这并不是必须的！由于可能的单热向量的数量仅为size_of_vocabulary，因此y可能只是一个num_of_training_sequences大小的数组，其中包含对预先分配的单热向量的引用(也称为指针)。这样，如果两个序列以相同的单词结束，并且应该具有相同的热向量，那么它们将
浏览 1提问于2020-05-17得票数 0
2回答
我有一个python代码，其中我必须将2D数组转换为2D矩阵，以便我可以使用它来计算我正在使用numpy.matrix( inverse.For )的数组，但它不起作用。有谁能告诉我如何将二维数组转换成numpy矩阵吗？该数组由所有浮点数组成
浏览 1提问于2013-07-03得票数 14
1回答
我使用python，并希望在x轴上绘制一个1900到2000的热图.所以我有一个二维函数，比如f(t，x)，其中t在1900到2000之间。然后将g( x) = f(t，x)定义为t在范围内(1900,2000)，并通过z=numpy.array(g(x)对x在范围(50))将所有内容放入数组中。然后我用pylab.color(z)绘制热图，但之后我失去了对年份的依赖，因为它现在在一个从零开始的数组中。然后x轴从0到100.我如何将1900添加到x轴，而不是在标签中，而是使范围变为1900-2000。提前谢谢。
浏览 0提问于2016-01-19得票数 1
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3回答
我是第一次接触numpy，我有一个二维数组的对象，我需要将它们绑定到一个较小的矩阵中，然后获得每个bin中的对象数量的计数，以生成热图。我按照答案创建了存储箱，并计算了一个简单数组的数量，但我不确定如何将其扩展到2维。这是我到目前为止所知道的：
data_matrix = numpy.ndarray((500,500),dtype=float)
# fill array with values.
bins = numpy.linspace(0,50,50)
digitized = numpy.digitize(data_matrix, bins)
binned_data = numpy.n
浏览 0提问于2016-03-17得票数 8
1回答
"1D“文件到2D数组
、、、、
我看到将嵌套的"2D“字典转换为Pandas DataFrame。这将是我的问题的解决方案，但我想知道，我是否可以跳过生成嵌套字典的中间步骤。假设我的输入 input.txt如下所示：
A B 1
A C 2
B C 3
我能把它转换成下面的对称矩阵吗?可以使用Pandas或Numpy，而不必生成中间嵌套字典？
A B C
A 0 1 2
B 1 0 3
C 2 3 0
我想避免创建的嵌套字典是：
d = {'A':{'B':1,'C':2},'B':{'C':3}}
在阅读了上的IO工具文档之后，我尝
浏览 5提问于2015-05-12得票数 3
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1回答
我有一个解析文本文件的C++程序，结果是每行都有记号的二维数组。从C++文件中调用php程序。如何将二维C++数组返回给php？
浏览 0提问于2014-10-13得票数 0
我有一个数据框架与4个功能和1个目标。这4个特征是3个分类和1个数字。
我创建了X，这是一个新的数据框架，为三个分类功能。我使用了一个热标签编码，但现在它是一个numpy数组。为什么？
我应该把它转换回数据帧吗？为什么不行？
现在将X与我的1数值特性合并的最佳实践是什么？
浏览 0提问于2019-06-21得票数 2
我有一个名为M的二维numpy整数数组，我想将所有的int转换成返回相同形状的二维numpy数组的字符串。你怎么能这样做呢？ 我尝试过map(str, M)，但这不起作用，因为它将单个行转换为字符串。
浏览 518提问于2021-01-17得票数 0
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4回答
我有一个numpy数组，我想把它转换成一个dataframe。
import numpy as np
import pandas as pd
nparray = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
如何将其转换为数据，其中数据将如下所示：
col1 col2
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
浏览 6提问于2020-12-15得票数 1
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我有三个Python列表：x = [x0, x1, x2, ..., xn]，y = [y0, y1, y2, ..., yn]和v = [v0, v1, v2, ..., vn]，我需要做的是通过创建一个热图来可视化数据，其中在坐标(x[k], y[k])处，值v[k]是可视化的，结果可能类似于中的结果。由于系统限制，我无法使用除numpy和matplotlib之外的其他第三方工具。
我找到了一些相关的主题(，)，但似乎没有解决相同的问题。
浏览 1提问于2016-06-15得票数 0
我试图将行保存在包含缺失数据的数据集中。
当一次热编码一列(或多列)与学习。是否可以编写一条规则，然后if currentItem == null或if currentItem == 0将输出数组设置为所有0？
例如：
A A B -> [[1, 0], [1, 0], [0,1]]
B B A -> [[0, 1], [0, 1], [1,0]]
null B A -> [[0, 0], [0, 1], [1,0]]
单热编码：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Labe
浏览 0提问于2018-01-04得票数 8
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我有一个二维的numpy数组，可以这样说：
import numpy as np
x = np.random.rand(100, 100)
现在，我想要缩放这个图像(保持相同的大小，即(100,100))，我想改变缩放的中心。
所以，假设我想要放大，将点(70, 70)保持在中心，通常情况下，我们会如何将图像“转换”到那个点，然后再放大。
我想知道如何用scipy实现这一点。我想知道是否有办法从这个numpy数组中指定4个坐标，然后将感兴趣区域的插值图像填充到画布上？
浏览 5提问于2020-05-07得票数 0
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全,
我对python很陌生，所以希望这不是一个愚蠢的问题，但是我还没有找到如何完成这个任务的方向/信息。
我正在尝试创建一个程序来确定给定像素是否在某个区域内。我发现推荐的测试方法包括计算多边形面积。在这种情况下，这将涉及鞋带功能，我已经找到了。多边形坐标存储在二维数组中，如(x，y)，(x1，y1)，(x2，y2).
给定的测试坐标集和表示鞋带函数的函数如下：
import numpy as np
testCoords = [(201,203)...(275,203)]
def polyArea(x,y):
return 0.5 * np.abs(np.dot(x, np.rol
浏览 5提问于2022-03-04得票数 1
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我想将numpy.array数据保存到XML文件中，然后再读取它。以下是我的代码：
数组到字符串
arr=numpy.zeros((20))
s = str(arr)
但是这种方式会在字符串中生成enter键和''，''字符。
字符串到数组
我应该先移除enter键和''，'‘。然后使用numpy.fromstring
但我不认为那是个好办法。和不能在二维数组上工作的
浏览 3提问于2013-10-18得票数 0
6回答
绘制二维热图
、、、
使用Matplotlib，我想绘制一个二维热图。我的数据是一个n乘以n的Numpy数组，每个数组的值都在0到1之间。所以对于这个数组的(i，j)元素，我想在我的热图中的(i，j)坐标上绘制一个正方形，它的颜色与数组中元素的值成正比。
我该怎么做？
浏览 11提问于2015-10-22得票数 234
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5回答
我有一个由各种热编码的numpy阵列组成的数字数组，例如；
x = np.array([[1, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]])
我想数数每一个唯一的热向量的发生，
{[1, 0, 0]: 2, [0, 0, 1]: 1}
浏览 2提问于2017-07-18得票数 2
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1回答
我正在进行一个使用CNN和tensorflow对肺CT数据集进行分类的项目，我知道这个类别的顺序是癌症/非癌症(只有2个类)，在多个Github存储库中，我看到他们做了一个热编码，如下所示：
if label == 1:
label = np.array([0, 1])
elif label == 0:
label = np.array([1, 0])
让我困惑的是:1意味着癌症，0意味着没有癌症，正如我所理解的那样：
if label == 1:
label = np.array([1, 0])
elif label == 0:
label = np.arra
浏览 0提问于2018-09-15得票数 1
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我希望在django中有一个numpy数组字段，这样我就可以这样做了。
from example.models import Series
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
model = Series.objects.create(id=1, array=array)
model = Series.objects.get(id=1)
assert np.array_equal(array, model.array)
实际上，该字段应该将numpy数组序列化为二进制并自动反序列化它。目前，我只是在做这个：
import base64
浏览 5提问于2017-10-11得票数 6
1回答
我把句子存储在文本文件中，看起来像这样。
radiologicalreport =1. MDCT OF THE CHEST History: A 58-year-old male, known case lung s/p LUL segmentectomy. Technique: Plain and enhanced-MPR CT chest is performed using 2 mm interval. Previous study: 03/03/2018 (other hospital) Findings: Lung parenchyma: The study reve
浏览 0提问于2019-02-23得票数 2
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我正在尝试使用y_train tensorflow构建一个热编码的mnist数据集。我不知道怎么做？
# unique values 0 - 9
y_train = array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8)
在keras中，我们将做一些类似的事情
# this converts it into one hot encoding
one hot_encoding = tf.keras.utils.to_categorical(y_train)
在哪里，如在tf.one_hot中，我对indices & depth参数的输入应该是什么？完成一次
浏览 1提问于2019-06-20得票数 4
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我正在处理一个混合的分类变量和数字变量的数据集。有很多缺失的数据，因此，我希望通过分类器进行一些估算。我目前正在使用来自impyute.imputation.cs的impyute.imputation.cs。fast_knn是一个易于使用的函数，它用kNN模型填充缺失的值。
我希望将一个numpy数组传递到fast_knn中，该数组包含对分类变量的一个热编码，为缺失的值设置np.nan，与数字属性中的数据混合(对于缺失的值也使用np.nan )。
困难在于，在将分类数据转换为一个热编码之后，确保丢失的值是明显的。我如何将分类数据转换为一种热编码，从而导致缺少值会导致np.nan (而不是一种热
浏览 2提问于2021-03-30得票数 1
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我有熊猫系列。它的尺寸是10240。序列中的每个值都是一个大小为143的二维数组。我正在将所有大小为143的二维数组转换为一个大小为143的一维数组。之后，我将把这个序列转换成一个numpy数组。所以我应该得到一个大小为(10240*143)的二维数组，对吗？但我还是不明白。我得到了形状(10240 )和大小为10240的二维数组。我不知道我做错了什么。我的代码如下所示。 def get_subjects(x):
print(type(x)) #2d list
print(len(x)) # 2, 143
x = to_categorical(x, num_classes=len
浏览 44提问于2020-04-15得票数 0
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2回答
我有一个二维数组，我想按列应用softmax函数。它尝试执行以下操作：
value = numpy.array([[1.0,2.0], [3.0,9.0], [7.0,1.0]], dtype=theano.config.floatX)
m = theano.shared(value, name='m', borrow=True)
y = theano.tensor.nnet.softmax(m)
print y.eval()
结果，我得到了以下输出：
[[ 0.26894142 0.73105858]
[ 0.00247262 0.99752738]
[ 0.9975
浏览 1提问于2016-11-22得票数 0
我想从python代码中向Cython方法传递以下整数列表数组(即，它不是二维数组)。
Python示例代码
import numpy as np
import result
a = np.array([[1], [2,3]])
process_result(a)
a的输出为array([list([1]), list([2, 3])], dtype=object)
Cython示例代码
def process_result(int[:,:] a):
pass
上面的代码给出了以下错误：
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions
浏览 0提问于2018-06-12得票数 2
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我有两个2D numpy数组，如下所示
Matrix_A是一个二维形状数组(3，3) Matrix_B是一个二维形状数组(9，3)
Matrix A = [[ 0. -1. 0.]
[ 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 1.]]
Matrix_B = [[0.5 0.5 0.5]
[1.5 0.5 0.5]
[2.5 0.5 0.5]
[0.5 1.5 0.5]
[1.5 1.5 0.5]
[2.5 1.5 0.
浏览 4提问于2020-10-24得票数 0
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我尝试实现一个热编码函数，其中我尝试执行以下操作：
假设我有下面的numpy数组
[ [0], [0], [1], [2] ]
我已经把它改装成
[ [1, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1] ]
但是，当我使用sklearn.preprocessing的单一热编码器时，它会将其转换为以下内容：
[ [1. 0. 0.], [1. 0. 0.], [0. 1. 0.], [0. 0. 1.]]
这两个numpy数组的区别是什么？如果有不同之处，我如何将它转换成虚线版本，就像没有滑雪板一样？
浏览 4提问于2022-04-03得票数 0
我得到了二维数组A和B，它们是相同的，但通过两种不同的方法获得。考虑以下几行： In [1]: (A==B).all()
Out [1]: True
In [2]: A.shape
Out [2]: (500, 10805)
In [3]: B.shape
Out [3]: (500, 10805)
In [4]: numpy.mean(A,axis=1)[0]
Out [4]: -0.006108739586784807
In [5]: numpy.mean(A[0,:])
Out [5]: -0.006108739586784786
In [6]: numpy.mean(B,
浏览 23提问于2021-10-18得票数 1
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如何将二维数组保存到使用python的文本文件中？我试图这样做，但是我得到了一个错误：
readcodon= open("codon.txt","r")
triplets=readcodon.read().split()
for i in range(0,len(triplets)):
A=np.array(triplets, dtype=None)
readcodon.write(A)
这是错误消息：
readcodon.write(A)
TypeError: write() argument must be str, not numpy.ndarra
浏览 0提问于2021-02-15得票数 1
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2回答
我有以下数据：
d = {'histogram' : [[1,2],[3,4],[5,6]]}
df = pd.DataFrame(d)
直方图的长度总是相同的(本例中为2)。
我想把“直方图”列转换成一个二维的numpy数组来输入一个神经网络。首选的输出是：
output_array = np.array(d["histogram"])
即：
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
然而，当我尝试：
df["histogram"].to_numpy()
结果是一个列表数组，而不是nu
浏览 1提问于2019-05-06得票数 1
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Numpy中的某些函数返回一个2d矩阵作为输出。但我希望它们是二维数组形式。将2d矩阵转换为2d数组的最有效方法(内存和cpu)是什么？
浏览 1提问于2016-04-17得票数 2
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我是第一次接触numpy。我正在尝试定义一个二维numpy数组来读取图像，它的大小，我不能预定义数组的大小。varies.So。我的代码是
np.ndarray(np.float64) I
for i in range(len(filename)):
I=imread(filename) //reading an image here
I1=I.resize(256,256) //resizing the image
请建议对代码进行更正。
提前谢谢你。
浏览 1提问于2014-01-25得票数 3
给定一个具有任意多个维数的numpy数组，我希望能够对这些维数中的任何一个进行一次热编码。例如，假设我有一个形状为(10, 20, 30, 40)的数组a，我可能想要对第二维进行一个热编码，即变换a，使得结果只包含值0和1，并且a[i, :, j, k]对于i、j和k (在该维度上前一个最大值的位置)的每个选择都包含恰好一个零条目。 我想过首先获取a.argmax(axis=1)，然后使用np.ogrid将其转换为指向最大值的索引，但我无法弄清楚细节。我也担心这种方法的内存消耗。 有没有一种简单的方法可以做到这一点(理想情况下只需要很少的额外内存)？
浏览 59提问于2019-04-24得票数 2
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我有一个应用程序，我使用打印的二维码来识别与他们的数据库记录的现实生活中的对象。
数据库使用GUID作为主键(这是没有商量余地的，因为它是偶尔连接的系统)。
为了使二维码尽可能小，我正在尝试将我的32个字符的十六进制GUID转换为一个更短的字符串，该字符串利用了字母数字二维码中可用的36个字符的字母表(0-9和A-Z)。
整个基础转换都超出了我的理解，所以任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2011-01-18得票数 3
1回答
假设我将一个简单的列数据帧转换为一个numpy数组：
gdf.head()
>>>
rid rast
0 1 01000001000761C3ECF420013F0761C3ECF42001BF7172...
1 2 01000001000761C3ECF420013F0761C3ECF42001BF64BF...
2 3 01000001000761C3ECF420013F0761C3ECF42001BF560C...
3 4 01000001000761C3ECF420013F0761C3E
浏览 6提问于2020-10-20得票数 3
我正在尝试训练一个Keras lstm模型来生成potry，我将我的数据编码为字符序列，其中每个字符都是一个热编码的。我使用的是多对一模型，所以我的输入是一个像这样的二维数组。[0,1,0，1,0,0，... ,1,0,0]其中每个向量代表一个时间步长，我想让512个字符fead到每个lstm单元，并让最后一个预测下一个字符的热编码向量。
我应该如何将我的数据拆分成批和时间步？
谢谢
data_gen = TimeseriesGenerator(data, targets,
length=n_timesteps,
浏览 2提问于2018-05-23得票数 0
3回答
我正在尝试将包含numpy float64数据类型的GeoDataFrame对象的一列转换为一个由常规float64类型组成的数组。我想知道是否有一种方法可以在不遍历整个列的情况下做到这一点？
trajectory_features['points'][fid] = gdf[key]
但是当我尝试将它序列化为JSON时，它给出的错误是numpy数据类型float64不是JSON可序列化的。gdf是GeoDataFrame，trajectory_features是一个二维字典。
浏览 60提问于2018-06-01得票数 0
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我是python和numpy的新手，我想知道如何将一维数组和二维数组转换为一列:例如： import numpy as np
x=np.array([1,2,3,4]) #so I need it to be as:
#x=[1
# 2
# 3
#4]
y=np.array([[1,2,3]
[4,5,6]]
#y=[ 1
# 4
# 2
# 5
# 3
#6]
浏览 129提问于2021-10-11得票数 0
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在下面的代码中，我希望根据NumPy二维数组的值在- 1；1范围内生成一个颜色热图(Wxhx3)，而且与使用NumPy数值操作的程序的其余部分相比，在大数组(10000×10000)上的绘制速度确实很慢。颜色采用B，G，R格式。
def img_to_heatmap(arr):
height, width = arr.shape
heatmap = np.zeros((height, width, 3))
for i in range(width):
for j in range(height):
val = arr[i,j]
浏览 14提问于2022-11-15得票数 0
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我正在学习和的例子，并且对Keras完全陌生。看上去很棒，但我遇到了一些我不明白的事情。
我有一个8级的分类问题。我的培训集有5120行和62列，最后一列是目标变量。
我的目标变量目前被编码为浮点数，因此我使用to_categorical将它们转换为整数，然后转换为模型的虚拟矩阵。结果是形状的numpy.ndarray (num_samples，num_classes+1)。有人知道为什么吗？
下面是代码：
import numpy as np
from keras.utils.np_utils import to_categorical
dataset = np.loadtxt("
浏览 6提问于2017-02-15得票数 1
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我的问题与有关。我试图从一个包含1位灰度像素信息(0到255)的一维数组中读取图像，用于28x28图像。因此，数组是从0到783，其中每个像素被编码为x=i* 28 + j。
转换成二维28x28矩阵如下：
000 001 002 003 ... 026 027
028 029 030 031 ... 054 055
056 057 058 059 ... 082 083
| | | | ... | |
728 729 730 731 ... 754 755
756 757 758 759 ... 782 783
由于图像处理(调整大小，倾斜)的原因，我想将该数组读入内存
浏览 5提问于2016-08-15得票数 2
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我使用了一个外部模块()，它不支持numpy数组，只支持元组、列表和字典。但是我的数据是在一个二维numpy数组中。我如何将其转换为pythonic方式，也就是没有循环的方式。
>>> import numpy
>>> array = numpy.ones((2,4))
>>> data_list = list(array)
>>> data_list
[array([ 1., 1., 1., 1.]), array([ 1., 1., 1., 1.])]
>>> type(data_lis
浏览 0提问于2012-03-15得票数 102
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注:我不确定这是否重复--请告诉我是否是(并结束问题)。
如果有一个一维NumPy数组vector，那么如果您编写表单的for循环：
for element in vector :
print(element)
结果将打印NumPy数组的每个元素。
如果有一个二维NumPy数组matrix，那么如果您编写表单的for循环：
for vector in matrix :
print(vector)
结果将打印二维NumPy数组的每一行，即打印一维NumPy数组，而不是单独打印数组的每个元素。
但是，如果将for循环写为：
import numpy
for element in n
浏览 3提问于2017-08-08得票数 8
1回答
我正在为Raspberry Pi构建一个项目，在特定的时间窗口中随机打开或关闭继电器。为了管理时隙，我想使用每天生成的二维数组。因此，我的Python应用程序需要清空前一天的数组，并使用随机生成的on/off时隙填充它。我不知道如何将我的时间值附加到数组中。有人能帮我吗？这是我的密码：
daily_slots = np.empty([1], dtype=[('onTime', np.dtype(int)), ('offTime', np.dtype(int))])
# numpy populates the array with whatever is
浏览 2提问于2017-03-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在开发一个简单的应用程序，用于存储学生姓名和学号到数据库中。每个学生都有两个字段。我已经设法将所有的学生数据放入一个二维数组中。我听说有人可以直接将数组传输到数据库中进行存储。如果可能，我应该如何将二维数组转换到数据库表中。该表还有两列: roll_no和s_name。如何将二维数组数据存储在该表中？
浏览 0提问于2014-04-26得票数 1
我已经阅读了所有这些图像，我将用于二进制分类，并将它们存储在两个不同的NumPy数组中。现在，我需要对这些图像进行一次热编码，然后将其提供给神经网络。
我不明白我怎么能对两个不同的数字数组进行编码，然后将它们输入到神经网络中。
array_1包含将被标记为1的所有图像，而array_2包含将被标记为0的所有图像。
浏览 7提问于2022-05-17得票数 1
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