私はPythonプログラミングが初めてです。私は、パンダの ndpanel_factory から作成された 7 D パネルを使用しようとしている 7 次元データ変数の作成を含むプロジェクトに取り組んでいます。
ndpanel オブジェクトを操作するためにオンラインで利用できるドキュメントはあまりありません (実験的なものであることは理解していますが、リリースされている場合は、基本的な機能が必要であると思います)
いくつか質問があります:
1. スライサーの重要性は何ですか? 最初に5dpanelと6dpanelを作成し、それぞれが前のスライサーである7dpanelクラスを正常に作成しました。この階層は必要ですか、それとも初心者である私が間違った方法で理解していますか?
2. ndpanel オブジェクトに拡張可能な DataFrame クラスの関数はどれですか? 将来の操作のために、この変数 (df_to_hdf に似たもの) を保存する必要があります。
from pandas.core import panelnd
import pandas as pd
Panel5D = panelnd.create_nd_panel_factory(
klass_name = 'Panel5D',
axis_orders = [ 'cool', 'labels','items','major_axis','minor_axis'],
axis_slices = { 'labels' : 'labels', 'items' : 'items',
'major_axis' : 'major_axis', 'minor_axis' : 'minor_axis' },
slicer = pd.Panel4D,
axis_aliases = { 'major' : 'major_axis', 'minor' : 'minor_axis' },
stat_axis = 2)
Panel6D = panelnd.create_nd_panel_factory(
klass_name = 'Panel6D',
axis_orders = [ 'xtracool', 'cool', 'labels','items','major_axis','minor_axis'],
axis_slices = { 'cool':'cool', 'labels' : 'labels', 'items' : 'items',
'major_axis' : 'major_axis', 'minor_axis' : 'minor_axis' },
slicer = Panel5D,
axis_aliases = { 'major' : 'major_axis', 'minor' : 'minor_axis' },
stat_axis = 2)
Panel7D = panelnd.create_nd_panel_factory(
klass_name = 'Panel7D',
axis_orders = [ 'superxtracool', 'xtracool', 'cool', 'labels','items','major_axis','minor_axis'],
axis_slices = { 'xtracool':'xtracool', 'cool':'cool', 'labels' : 'labels', 'items' : 'items',
'major_axis' : 'major_axis', 'minor_axis' : 'minor_axis' },
slicer = Panel6D,
axis_aliases = { 'major' : 'major_axis', 'minor' : 'minor_axis' },
stat_axis = 2)
p7d = Panel7D(random.randn(2, 5, 3, 2, 10, 4, 7))
私のプロジェクト
グリッド検索に似たものを使用して、特定の一連のアルゴリズムの変数を最適化しようとしていますが、最適化する必要がある変数は別のスクリプトにあります。さらに、目的関数は簡単には記述できません。したがって、さまざまな変数に関して保存およびプロットする予定のデータを使用して、7D オブジェクトを手動で構築しています。正直なところ、見なければならない値の数は少ないので、信号処理/機械学習には入りたくありません。