[英]3D array to 2d array from pandas Python and Numpy
我已经使用 pandas 和 numpy 从 csv 创建了数组。 这是我将 2D csv 转换为 3D 数组的代码:
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as npp
>>> df = pd.read_csv("test.csv")
>>> df_mat = df.values
>>> seq_len = 3
>>> data=[]
>>> for index in range(len(df_mat) - seq_len):
... data.append(df_mat[index: index + seq_len])
...
>>> data = np.array(data)
>>> data.shape
(4, 3, 9)
使用的 csv 是:
input1,input2,input3,input4,input5,input6,input7,input8,output
1,2,3,4,5,6,7,8,1
2,3,4,5,6,7,8,9,0
3,4,5,6,7,8,9,10,-1
4,5,6,7,8,9,10,11,-1
5,6,7,8,9,10,11,12,1
6,7,8,9,10,11,12,13,0
7,8,9,10,11,12,13,14,1
现在我想将 3D 数组恢复为 2D 数组格式。
请让我知道我该怎么做。 没有得到任何线索。
沿着每个块的0th
行切片,直到最后一个块并与最后一个堆叠 -
np.vstack((data[np.arange(data.shape[0]-1),0],data[-1]))
具有给定样本数据的输出 -
In [24]: np.vstack((data[np.arange(data.shape[0]-1),0],data[-1]))
Out[24]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1],
[ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0],
[ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, -1],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, -1],
[ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 0],
[ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 1]], dtype=int64)
或者在所有块上切片0th
行并堆叠,最后一个块跳过第一行 -
In [28]: np.vstack((data[np.arange(data.shape[0]),0],data[-1,1:]))
Out[28]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1],
[ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0],
[ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, -1],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, -1],
[ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 0],
[ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 1]], dtype=int64)
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