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我想將我的數據從寬轉換爲長。我有一個ID變量和131列的時間數據。所有列都是整數格式。數據以csv格式導入。 > class(ECGHR) [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" 這裏是前6行數據的22隨時間變化的變量： > head (ECGHR) # A tibble: 6 × 132 id T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T1

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使用股票申報解除龐大的數據集

我有一個很長的CRSP data.frame，我試圖將它解散爲寬格式。數據幀包含kypermno（庫存標識符），caldat（日期yyyy-mm-dd），prc（價格），adjprc（調整價格）和ret（返回）。數據框按庫存（kypermno）和日期（caldat）排序，因此每行代表給定日期的一種庫存。我想要的格式爲：每kypermno爲列（名稱）和每一天（日期）作爲行（名稱），並在相應領域的

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在TensorFlow中將一批張量重整爲一批載體

在創建計算圖的過程中，我有一個張量x隨着[-1, a, b, c]形狀，我想它重塑成[-1, a*b*c] 我試圖做這樣說： n = functools.reduce(operator.mul, x.shape[1:], 1) tf.reshape(x, [-1, n]) ，但我得到了一個錯誤： TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'i

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使用gather（）將兩個（或更多）列組收集到兩個（或更多）鍵值對中

我想將兩個獨立的列組收集到兩個鍵值對中。下面是一些示例性數據： library(dplyr) library(tidyr) ID = c(1:5) measure1 = c(1:5) measure2 = c(6:10) letter1 = c("a", "b", "c", "d", "e") letter2 = c("f", "g", "h", "i", "j") df = da

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使用keras中的重塑去除尺寸？

是否可以使用Reshape或任何其他功能刪除維度。我有以下網絡。 import keras from keras.layers.merge import Concatenate from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense from keras.layers import Dropout fro

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numpy數組的堆棧維數

我有一個numpy數組的形狀（2500,16,32,24），我想把它變成一個（東西，24）數組，但我不想讓numpy來洗牌我的值。最後的32 x 24尺寸代表圖像，我希望相應的元素保持一致。有任何想法嗎？編輯：好的，我不夠清楚。（東西，24）=（1280000,24）。

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將高斯混合模型擬合到單一特徵數據的正確方法是什麼？

data是數據的一維數組。 data = [0.0, 7000.0, 0.0, 7000.0, -400.0, 0.0, 7000.0, -400.0, -7400.0, 7000.0, -400.0, -7000.0, -7000.0, 0.0, 0.0, 0.0, -7000.0, 7000.0, 7000.0, 7000.0, 0.0, -7000.0, 6600.0, -7400.0, -

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在keras中重塑陣列

是否可以在keras中使用[Reshape][1]這個數組，只需指定兩個維度中的一個，使最後一個維度相應地適合？在我的情況，我有（30,1,2080），我想它重塑（15）

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如何使用dplyr

行轉換成列我有以下的數據幀（tibble）： library(tidyverse) lines<-" A,foo,9394981 B,bar,6826405 C,qux,1074885 D,gop,1493691 A,foo,100 B,bar,200 C,qux,300 D,gop,400 " con <- textConnection(lines) dat <- rea

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使用列值創建寬幅表

我有以下數據框： class outcome count total A TP 5 20 A FP 5 20 A TN 5 20 A FN 5 20 B TP 10 40 B FP 10 40 B TN 10 40 B FN 10 40 在哪裏我基本上想這在所謂的寬幅即 type TP FP TN FN total A 5