2回答
我有一个数据集，我想对其进行整形，以便绘制为网络(following the work done here)。Manuscript B', 'Manuscript B', 'Manuscript B')
df <- data.frame(authors, affiliation, manuscript) 我想重塑这一点，以便对于每一篇手稿，我可以获得与主要作者从属关系的每一个作者组合(我希望我问这个问题的方式是有意义的</e
浏览 19提问于2019-02-23得票数 0
回答已采纳
2回答
如果我通过以下方式下载Keras格式的CIFAR 10图像：x_train.shape然后，我可以通过执行以下操作来绘制每个图像：plt.imshow(x_trainy_test) = mnist.load_data()
X_train.shape
>>>
浏览 1提问于2017-07-21得票数 3
回答已采纳
1回答
当我将训练数据传递给科学神经网络时，它是一个NumPy数组，包含了我所有的24*24图像矩阵。我检查，这是数据的形状：( 3237，24，24) -3237 24*24图片。然而，一旦我把它输入到神经网络中，我就会得到这样的警告：
警告:sknn：-重塑输入数组，从(3237，24，24)到(2589，24，24，1)。这个程序还在运行，我只是不明白它为什么要重塑我的数组。
浏览 4提问于2015-08-18得票数 0
我在训练一个神经网络，它的眼睛形状是36x60。所以我只能用36x60的图像来预测结果？但是在我的应用程序中，我有一个视频流，这个流被划分为帧，对于每帧68个点的地标是被预测的。在眼睛范围内，我可以选择眼点，并且使用OpenCV中的“边框”函数，可以很容易地得到裁剪的图像。但是这个图像没有36x60的形状。获得36x60数据的正确方法是什么？或者如何使用神经网络来处理另一种形式<e
浏览 0提问于2019-05-17得票数 5
回答已采纳
对于出版物，我需要提供一个矢量化的图形。我想绘制数据，并显示某个范围内的近似值。为了完全控制近似范围和计算，我在基数R中做了这件事。为了导出，我使用R的内置pdf设备。points(optX, optY, ...),
我在这个数据中有大约800K的单点，这会导致Adobe PDF崩溃，即使PDF本身只有13MB的大小。我也尝试将图层一个接一个地导出到不同的PDF，但即使这样，它也崩溃了Adobe
浏览 30提问于2018-08-14得票数 0
1回答
我在Matplotlib上绘图已经有一段时间了，我注意到一些绘图技术，如3D绘图和其他技术，需要数据存在于维度超过1D的数组中。例如，如果我有一维数组X，Y，Z，那么我就不能在3D图中绘制它们。但是，如果我将相同的数组重塑为2D或任何ND，然后我可以在3D中绘制它们。我的问题是，你认为为什么会发生这种情况？更重要的是，重塑的数组和一维的数组(就其数据而言)有区别吗？
浏览 2提问于2012-11-09得票数 0
2回答
我想用ggplot2绘制3条线。我的数据如下所示 V1 V2 V3 V4 2 -2800 15195.735415.219 7264.28 id x y 4 2 -2
浏览 1提问于2012-11-06得票数 6
回答已采纳
1回答
重缩放不起作用Keras
、、、、
我正在尝试从Keras的构建和训练一个版本的SegNet，并在训练时获得一个ValueError。我的训练数据是这样的：train.shape3个区域类的带有一次热标签的掩码：(382,200,200,3)inshape
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
1回答
NetworkX包能否用于绘制具有由分布给出的权重的复杂网络，例如幂律？那么，我是否可以编写代码来绘制权重分布或强度分布，或者甚至进一步绘制节点的加权平均最近邻度？然后给每个类涂上相似程度或相似强度的颜色，等等。
我有一个由大约300个节点组成的复杂网络的大量数据，以及关于单个egde的权重的数据。绘制
浏览 1提问于2011-12-30得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用Keras构建一个神经网络，但遇到了错误： ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer:, input_dim = len(X), activation = 'relu'))
model.add(Dense(6, activation='softmax')) 在这里，X是使用scikit的结果-学习它的CountVectorizer() (在它被训练之后)，如下所示： X = count_v
浏览 43提问于2021-05-11得票数 1
回答已采纳
我有下面的数据集，用于5个特征的过程，以产生1个输出和244000行。输出在第7列。每1/10秒采样一次。我想用一个时间步长为5的LSTM网络预测第7列(值1 (t+1))。在尝试使用reshape numpy函数时，我得到了一个错误。
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
我想将numpy数组从(32,32,1)重塑为(32，32，32)，这样我就可以使用matplotlib.pyplot.imshow()绘制它的图像。我收到了一个matplotlib.pyplot.imshow()的无效尺寸错误，所以我假设它需要(32,32)。
如何重塑我的numpy数组来绘制图像？
浏览 14提问于2019-08-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试重塑我的LSTM网络的输入。我有一个train_x (20214000列x 9行)和train_y (20214000列x 1行)的训练数据。我如何重塑我的train_x，以便我可以将它输入到我的RNN中？和
浏览 22提问于2019-10-19得票数 1
回答已采纳
1回答
首席执行官：：净重塑
、、、、
googlenet需要形状224*224*3的输入。在deepdream的ipython笔记本中，它显示了src.reshape(1,3,h,w)。这是否意味着只有输入blob被重塑，或者它通过网络传播？难道网络不也应该重塑吗？如果不是，那么仅仅重塑输入块意味着什么呢？我刚开始深造。所以如果这看起来微不足道的话请原谅我。
浏览 8提问于2017-03-06得票数 1
回答已采纳
为了绘制地图，我尝试将netCDF文件转换为SpatialGridDataFrame类。在我的netCDF文件中，我有坐标(lon/lat)、时间(1431值)和相对湿度值(777232值，对应于532点(lat/lon网格)和1431矩(代表一年中一天中的4种度量)。我想先绘制一张地图，即532点网格上的相对湿度值。
我不太清楚SpatialGridDataFrame和SpatialPixelsDaraFrame之间的区别，我试图用这两个函数来获得结果。这是我<em
浏览 3提问于2013-11-18得票数 2
回答已采纳
1回答
基于神经网络的多元时间序列回归
、、、、
我有一个数据集，其中X是具有760 (不同的id/个体)x 300000 (电生理时间序列数据)x 15 (不同通道的数量)的三维矩阵。我有一个连续的数字y，它对每个人都是唯一的(N=760)。我想使用深度神经网络来实现这一目的，但我有点迷失在选择正确的模型上。RNN/LSTM可能很好，但它只用于预测时间序列本身，而不是回归。我不确定卷积神经网络是否能够检测到时间上的</
浏览 1提问于2019-12-03得票数 0
我有一点data.frame (现在是用xts标记的时间，希望它不是问题)，如下所示： Year Day Hour Min对于每个时间戳，我需要绘制E1.S*值与PA.LEFS60S*值的cos之间的一些stat信息。S8plot(cos(x),y)
然后，我将需要绘制类似于
浏览 1提问于2013-03-19得票数 0
回答已采纳
plt.ylabel("Salary")plt.legend()
散落的标签？这是什么？
浏览 2提问于2019-09-01得票数 2
1回答
我想将多条线绘制到一个包含五个不同时间序列的图中。问题是我的数据帧是这样排列的：1 Dec 2003 53我希望能够绘制时间与价格的关系图，并使用第一个变量作为哪个序列的指示器。这段时间长达77个月，所以我不确定是否有一种简单的方法来重塑数据的外观：
浏览 0提问于2016-02-09得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
