reshape

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Group과 Reshape에 의한 연속적인 Obs의 실행을 확인하십시오.

나는 연속 관찰의 실행을 식별하고, 그룹화하고, 재구성하여 각 실행의 시작과 끝이 열을 차지하도록하려고합니다. 시각 : 나는 접근 방식을 분류 한 ## REPRODUCIBLE EXAMPLE > dput(example) structure(list(id = c(123, 123, 123, 123, 123, 123, 123, 123, 234, 234, 234

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용융 4 열 두 변수 열을 결합하면서

다음 샘플 data.frame : Date <- seq(as.Date("2016/9/1"), as.Date("2016/9/10"), "days") A <- sample(0:200, 10) B <- sample(0:400, 10) A_limit <- rep(200,10) B_limit <- rep(400,10) data_sample <- data.f

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어떻게 테이블을 재구성 R

다음과 같은 테이블이 있습니다. A B C 14.29 20.06 20.04 19.10 20.64 26.23 19.09 18.00 22.74 16.25 19.56 22.04 15.09 19.47 23.37 16.61 19.07 25.02 19.63 18.38 23.27 하지만 테이블을 회전시키고 싶습니다. group time A 15.5

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데이터를 복제하지 않고 C# reshape array 1-> 2 D

카메라 제조업체의 C# SDK를 사용하고 있습니다. CaptureImage(struct ExpSettings, ref ushort[] pixelbuffer) 나는 2 차원 배열로 한 차원 배열 pixelbuffer 모양을 변경하려면 : 그들은 방법이있다. 바로 지금 여기에 비슷한 질문으로 Jon Skeet이 제안한대로 Buffer.BlockCopy을 사용하

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여러 변수를 긴 형식으로 변형 (좁은 형식)

두 변수만으로이 작업을 수행하는 몇 가지 예제를 보았습니다. 그러나 세 가지 변수 (또는 가능한 경우)를 사용하는 방법을 이해할 수 없습니다. 나는 각각 2-3 개의 데이터 포인트를 갖는 3 개의 변수를 가지고 있습니다. 이것은 3x3x2의 피험자 ANOVA에 해당합니다. 가변 표제는 컨텍스트, 엔트로피 및 산만도의 수준을 나타냅니다. 저는 많은 형태의 예

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세 번째 열의 값을 사용하여 시간별 데이터 변경

시간별 기후 데이터를 재구성하려는 중이지만 올바르게 가져올 수 없습니다. 다음은 데이터이며 하루는 가변적입니다 (+/- 1 년에 따라 365 레벨), 1 시간 변수 (24 레벨), 하나의 숫자 온도 (+/- 8760 obs). head(df) #### .day .hour temperature #### 2 2013-01-01 1 19 ####

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문자가 길다는 이유로 길다.

나는 this과 this과 같은 문제가 있지만 내가 무엇을 할 수 없는지 알 수있다. 나는 다음 샘플 데이터 세트가 있습니다 country_code=c('USA','USA','USA','USA','USA','USA','CHN','CHN','CHN','CHN','CHN','CHN') target_var=c('V1','V1','V1' ,'V2' ,'V2' ,

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R의 문제 재 형성 : 다시 만든 데이터 프레임이 3 개의 변수를 1로 변경합니다.

저는 R에 대한 상대적으로 초보자이며, 데이터를 와이드 형식에서 긴 형식으로 재구성하려고 할 때 문제가 있습니다. 내 문제는 R에서 만든 data.frame의 data.frame을 만들어서 큰 data.frame의 평균값을 다른 data.frame으로 가져 오는 것으로 인한 것일 수 있습니다. 그런 다음 새로운 데이터에 별도의 컬럼에 큰 data.frame

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긴 형식에서 긴 형식으로 캐스팅 (각 반복마다 새 행 작성)

데이터 형식이 긴 데이터 형식을 가지고 있으며 와이드 형식으로 변환하려고합니다. 데이터 프레임에는 고유 한 인스턴스로 취급하고 넓은 데이터 프레임의 개별 행으로 나타내는 여러 개의 반복 식별자가 있습니다. Forcing unique values before casting (pivoting) in R 그러나 위의 문제의 유일한 항목은 개별 열을 끝낼 : 내

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사전 훈련 된 가중치를 어떻게 변형하여 3 차원 컨볼 루션 신경망에 입력합니까?

저는 Matlab을 사용하여 3dv 길쌈 레이어에 대한 사전 훈련 된 가중치를 가지고 있습니다. 가중치는 차원 (512,4,4,4,160)을 갖는 5d 텐서입니다. [out_channels, filter_depth, filter_hepth, filter_width, in_channels] 이제 tensorflow의 tf.nn.conv3d에서 미세 조정을위한