我正在尝试为交互式神经网络实验创建一个简单的Web应用程序。我对Tensorflow和机器学习一般都很陌生，所以我想从一个简单的时间序列回归开始，即S & P500。 时遇到的问题是，错误如下： InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [32,1] vs. [1248,1] 在的情况下的批量大小为32
我正在尝试为需要和理解距离的算法创建一个坐标网格。我知道如何做到这一点已知的维数 - 像这样的2D： x = [0,1,2]
y = [10,11,12]
z = np.zeros((3,3,2))
for i,X in enumerate(x):
for j,Y in enumerate(y):
z[i][j][0] = X
z[i][j][1] =
我有44100Hz的音频，这意味着每秒有44100个采样。我想分析它，所以我将数据分成长度为1024的子数组。 对于每个阵列，我应用傅立叶变换（fft），它将返回一个复数数组。这些数字应该是转变和阶段价值。 结果的长度为1024，就像一个块。但我不知道，阵列的哪个元素对应于哪个频率。我检查了documentation，但我能够发现的唯一情况是结果是对称的，我可以跳过第一部分。 from scipy