问题标签 [datashape]

我正在尝试在Anaconda 安装（Python 3.3）中获取一个简单的Blaze 示例，在 Ubuntu 上工作。

但是运行给了我这个错误：

但是，我可以导入datashape，使用

当我尝试时conda install <pkgname>，我得到满足的依赖关系。我认为这与这个问题有关，但我觉得这个建议难以理解。

任何帮助表示赞赏。

我正在使用datashape@datashape.discover.register Python 包并使用装饰器注册一个新类型。我想测试一下，当我调用datashape.discover我正在注册的类型的对象时，它会调用被装饰的函数。我还想用良好的单元测试原则来做到这一点，这意味着实际上不执行被修饰的函数，因为它会产生我不希望在测试中出现的副作用。但是，这是行不通的。

这是一些示例代码来演示该问题：

我的文件.py：

test_myfile.py：

问题似乎是我想要模拟的函数在测试主体中被模拟，但是，它在装饰时（即导入时）没有被模拟。该函数本质上是在内部注册被修饰的函数，以便在使用给定类型的参数调用discover.register时查找它。discover()不幸的是，它似乎每次都在内部注册真实函数，而不是我想要的补丁版本，所以它总是会调用真实函数。

关于如何修补被装饰的函数并断言它在被调用时datashape.discover被调用的任何想法？

我正在使用 odo 将 CSV 文件写入 MySQL 表。

当我没有指定datashape时，将创建 MySQL 表，其中所有字符串列作为 TEXT，所有整数列作为 BIGINT(20)。所以，我尝试了以下数据形状，并得到以下错误：

NotImplementedError：数据形状没有 SQLAlchemy dtype 匹配：var

NotImplementedError：数据形状没有 SQLAlchemy dtype 匹配：float16

NotImplementedError：没有与数据形状匹配的 SQLAlchemy dtype：uint32

NotImplementedError：数据形状没有 SQLAlchemy dtype 匹配：int8

理想情况下，例如，我可以将 int8 映射到 TINYINT，将 175 * var * 字符串映射到 VARCHAR(175)，将 10 * 字符串映射到 CHAR(10)，但似乎 SQLAlchemy 不支持这一点。我解决并将我的所有数据类型设置为 int32 或 float32，并从我的字符串类型中删除了 var 名称。

这会将 int32 映射到 INT(11) 并将 float32 映射到 DOUBLE。我可以忍受这个。但我不能接受我所有的字符串列仍然在 MySQL 上写为 TEXT。

我必须如何更改我的数据形状才能在 MySQL 中获取 CHAR 和 VARCHAR 数据类型？

我正在尝试使用 odo 将 CSV 导入 MySQL，但出现数据形状错误。

我的理解是 datashape 采用以下格式：

其中 var 表示可变数量的行。我收到以下错误：

我不确定 0 行数来自哪里。我已经尝试使用 明确设置数据形状dshape()，但继续得到相同的错误。

这是重新创建错误的代码的精简版本：

我正在使用 Conda 运行 Ubuntu 16.04 和 Python 3.6.1。

感谢您的任何意见。

假设我有以下结构化数组：

我的data有形状(6, 5, 5)。但实际上，它的形状是(3, 2, 5, 5)，但我只有列a和b非规范化。

是否可以通过提供列和长度xarray DataArray直接从这个形状创建一个并弄清楚形状？会是什么？(6, 5, 5)ab6xarray(3, 2, 5, 5)coordsdims

实际上，table它是稀疏的并且有很多维度，我正在尝试看看是否有任何xarray创造机器可以依靠而不是重塑table自己。

我有一个包含 3000 个观察值的数据集。每个观察由 3 个长度为 200 个样本的时间序列组成。作为输出，我有 5 个类标签。

所以我将训练构建为测试集，如下所示：

我使用 Keras 功能 API 构建我的网络：

然后，我尝试拟合模型：

我收到以下错误：

ValueError: Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 3 array(s), but instead got the following list of 1 arrays...

我应该如何重塑我的数据来解决这个问题？

我发现 blaze 生态系统* 令人惊叹，因为它涵盖了大多数数据工程用例。在 2015-2016 年期间，这些项目肯定有很多兴趣，但最近被忽略了。我这样说是看 github repos 上的提交。

所以我对社区的问题是

- 2016 年发生了什么导致失去兴趣的事情？

- 是否有其他基于 python 的库已经取代了 blaze？

火焰生态系统：

• Blaze：在不同存储系统上查询数据的接口
• Dask：通过任务调度和阻塞算法进行并行计算
• Datashape：一种数据描述语言
• DyND：用于动态多维数组的 C++ 库
• Odo：不同存储系统之间的数据迁移

参考资料： http ://blaze.pydata.org/

我有 90 张图像，每个图像的大小为 100 x 100。我使用 PIL Image 读取所有图像，将它们转换为 numpy 数组并将它们保存到文本文件中。之后，我使用 numpy.loadtxt() 加载它们并将它们存储到变量 X 中。当我执行 X.shape() 时，它返回我 (100,100)。不应该是（90,10000）吗？怎么做？我知道重塑是（数组，新形状）但是，我们不能将大小为 10000 的数组重塑为形状（90,10000）。

我正在尝试通过处理心电图信号来诊断睡眠呼吸暂停来构建一维 CNN 模型。

我正在使用 sklearn 库并在train_test_split. 这是我的代码：

我得到错误：

我不明白我做错了什么？任何帮助将非常感激。

我正在尝试构建一个 1D CNN 模型，但在尝试了很多方法之后似乎无法破解数据形状问题。

这是我的代码：

向我抛出这个错误：

我不明白我做错了什么任何帮助都会很棒！