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下面的脚本使用循环神经网络创建用于数据预测的数组,如果我将周期设置为 4,脚本会运行,但我有 5 个值输入,如何修复我的 reshape ?
数据集
3519 2019-10-31 19:00:00 55.6716
3550 2019-10-31 20:00:00 70.6110
3664 2019-10-31 21:00:00 97.0794
3789 2019-10-31 22:00:00 65.6901
3911 2019-10-31 23:00:00 65.3645
脚本
base = base.dropna()
base = base.iloc[:,2].values
periodos = 5
previsao_futura = 1 # horizonte
X = base[0:(len(base) - (len(base) % periodos))]
X_batches = X.reshape(-1, periodos, 1)
y = base[1:(len(base) - (len(base) % periodos)) + previsao_futura]
y_batches = y.reshape(-1, periodos, 1)
X_teste = base[-(periodos + previsao_futura):]
X_teste = X_teste[:periodos]
X_teste = X_teste.reshape(-1, periodos, 1)
y_teste = base[-(periodos):]
y_teste = y_teste.reshape(-1, periodos, 1)
输出
Traceback (most recent call last):
File "ConsumptionAnalysisNeuralNetwork.py", line 40, in <module>
y_batches = y.reshape(-1, periodos, 1)
ValueError: cannot reshape array of size 4 into shape (5,1)
最佳答案
如果基数为 5(例如 [0,1,2,3,4]
):
>>> base[1:6]
[1,2,3,4]
这是 4 号而不是 5 号。因此您需要确保 len(base) >= periodos + 1
.
或替换 y = base[1:(len(base) - (len(base) % periodos)) + previsao_futura]
与 y = base[0:(len(base) - (len(base) % periodos))]
.
这有点取决于 previsao_futura
的目的.
关于python - 递归 Python 神经网络 - Reshape () 错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58682881/
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
我无法清楚地理解theano的reshape。我有一个形状的图像矩阵: [batch_size, stack1_size, stack2_size, height, width] ,其中有 s
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这是原始数据 a=[[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12]] 我想把它转换成这样的格式: b=[[1,2,3,7,8,9], [4,5,6,10,11,12]] a
我目前正在学习 CS231 作业,我意识到一些令人困惑的事情。在计算梯度时,当我第一次 reshape x 然后得到转置时,我得到了正确的结果。 x_r=x.reshape(x.shape[0],-1
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我有一个包含超过 1500 列的宽格式数据集。由于许多变量都是重复的,我想将其 reshape 为长形式。然而,r 抛出一个错误: Error in guess(varying) : Failed
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这个问题在这里已经有了答案: how to reshape an N length vector to a 3x(N/3) matrix in numpy using reshape (1 个回答)
我对 ndarray.reshape 的结构有疑问.我读过 numpy.reshape()和 ndarray.reshape是 python 中用于 reshape 数组的等效命令。 据我所知,num
所以这是我的麻烦:我想将一个长格式的数据文件改成宽格式。但是,我没有唯一的“j”变量;长格式文件中的每条记录都有几个关键变量。 例如,我想这样做: | caseid | gender | age |
Whis 这个数据框, df df id parameter visit value sex 1 01 blood V1 1 f 2 01 saliva V
我有一个列表,其中包含几个不同形状的 numpy 数组。我想将这个数组列表 reshape 为一个 numpy 向量,然后更改向量中的每个元素,然后将其 reshape 回原始数组列表。 例如: 输入
我有一个形状为 (1800,144) 的数组 (a) 其中 a[0:900,:] 都是实数,后半部分数组 a[900:1800,:] 全部为零。我想把数组的后半部分水平地放在前半部分旁边,然后将它们推
我有一个如下所示的数组: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2
我正在创建一个 tf.Variable(),然后使用该变量创建一个简单的函数,然后我使用 tf.reshape() 展平原始变量,然后我在函数和展平变量之间使用了 tf.gradients()。为什么
我有一个名为 data 的数据框,我试图从中识别任何异常价格。 数据框头部看起来像: Date Last Price 0 29/12/2017 487.74 1 28/
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tl;dr 我可以在不使用 numpy.reshape 的情况下将 numpy 数组的 View 从 5x5x5x3x3x3 reshape 为 125x1x1x3x3x3 吗? 我想对一个体积(大小
set.seed(123)data <- data.frame(ID = 1:10, weight_hus = rnorm(10, 0, 1),
我是一名优秀的程序员,十分优秀!