写入数组的一列或将两列数组转置为一列，然后写入 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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在已有的数据库里添加一列，并写入python的数组数据

总结就是，暂时没有直接添加列的办法，只能先读入python，利用pandas写一个dataframe，加入新的列，再将整备好的dataframe写入数据库。...前提是二者之间的数据结构，长度形状一致。...参考：https://stackoverflow.com/questions/53850316/insert-python-numpy-array-into-postgresql-database 以上的不好用...，跟想象中不一样，得到的结果会在列方向上出现很多null值 from osgeo import gdal,ogr import struct import os import numpy as np path

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2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值

2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值给定一个正数...k，k 的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。答案2022-09-25：窗口内最大值和最小值问题。代码用rust编写。

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pandas

1961/1/8 0:00:00 4.pandas中series与DataFrame区别 Series是带索引的一维数组 Series对象的两个重要属性是：index（索引）和value（数据值）...保存进excel中多个sheet(需要注意一下，如果是在for循环中，就要考虑writer代码的位置了) # 将日流量写入‘逐日流量’，将位置写入‘格网中的经纬度’ writer..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置我们的DataFrame...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置注意转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。...in range(10): result = fk.name_female() data.append(result) # 创建一个 DataFrame 对象，将列表作为一列数据

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数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

特点：矩阵N[m×n] 通过转置矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。 ...6.4三元组表存储：快速矩阵转置 6.4.1定义假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。...基本思想：分析原稀疏矩阵的数据,得到与转置后数据关系每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。....column; num[j]++; } // 5 转置后每一列第一个元素的位置数组 int cpot = new int[cols]; // 5.1

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Matlab-重构和重新排列数组

MATLAB中的许多函数都可以提取现有数组的元素，然后按照不同的形状或顺序放置。这样有助于预处理数据，便于之后进行计算或分析。 1、重构 reshape 函数可以更改数组的大小和形状。...线性代数中常见的任务是转置矩阵，即将矩阵的行变成列，将列变成行。...此操作计算每个元素的复共轭并对其进行转置。创建一个 2×2 复矩阵并计算其共轭转置。...例如，创建一个 3×4 矩阵，然后将其各列向右平移 2 个位置。第二个参数 [0 2] 要求 circshift 将各行平移 0 个位置，将各列向右平移 2 个位置。...例如，sort 函数可以按升序或降序对矩阵的每一行或每一列中的元素进行排序。创建矩阵 A，并按升序对 A 的每一列进行排序。

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VBA: 将数组输出到工作表

文章背景：工作中，有时需要获取数据源的信息，临时存储在数组中，然后再将数组中的数据传递到目标工作表中。...输出到工作表的一行 2.2 输出到工作表的一列 2.3 Transpose函数的限制 3 二维数组输出到工作表的对应列 1 函数介绍 1.1 Resize函数 Resizes the specified...（1）数组形式：INDEX(array，row_num，column_num)返回数组中指定的单元格或单元格数组的数值。...Option Explicit Option Base 1 Sub oneArrayToCol() '一维数组输出到工作表的一列 Dim arr(1 To 10...转置失败的例子： Sub FalseCase() '数据超过65536条时，Transpose函数会转置失败。

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【数据结构】串与数组

特点：矩阵N[m×n] 通过转置矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。...三元组表存储：快速矩阵转置 1）定义假设：原稀疏矩阵为N、其三元组顺序表为TN，N的转置矩阵为M，其对应的三元组顺序表为TM。...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。...基本思想：分析原稀疏矩阵的数据,得到与转置后数据关系每一列第一个元素位置：上一列第一个元素的位置 + 上一列非零元素的个数当前列，原第一个位置如果已经处理，第二个将更新成新的第一个位置。...int j = data[i].column; num[j]++; } // 5 转置后每一列第一个元素的位置数组 int cpot = new int

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快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...另外，apply 函数用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...例如，下面的代码使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数求出矩阵中每一列的和 apply(x, 2,...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置

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C++ 练气期之二维数组与矩阵运算

int **nums=new int*[3]; 无论是静态创建还是动态创建，都可以使用下标或指针两种访问方式。访问二维数组中的数据之前，先要了解二维数组的内存模型结构。...3.3 转置运算把矩阵A的行和列互相交换所产生的矩阵称为A的转置矩阵，这一过程称为矩阵的转置。转置用大写字母T表示。如下图所示：矩阵的转置遵循以下的运算规律：转置后再转置，相当于没有转置。...编码实现：设有一矩阵为 m×n 阶（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，需要将该矩阵转置为 n×m阶的矩阵，使其中元素满足 b(j,i)=a(i,j)。...3.4 共轭运算矩阵的共轭定义为：一个2×2复数矩阵的共轭（实部不变，虚部取负）如下所示： 3.5 共轭转置共轭转置顾名思义，共轭后再转置。矩阵的共轭转置定义为：，也可以写为：。或者写为。...一个2×2复数矩阵的共轭转置如下所示： 3.6 乘法运算两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵**A的列数和另一个矩阵B**的行数相等时才能运算。

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Python|Numpy读取本地数据和索引

数组的形状可以用(2,3)来表示，比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组，用reshape()的方法可以更改数组的形状。...（5）usecols：读取指定的列，索引，元组类型。（6）unpack：如果True，读入属性将分别写入不同数组变量，False 读入数据只写入一个数组变量，默认False。...Unpack实际上就是转置。如下举例: ? 图2.1 ?...列与行相似，与列表相似t2[:,0]这个就表示对行不做任何操作，取第一列。取行和列，t2[2,3]。取多行和多列t2[0:2,1:3]。...也可以用np.where(t2将小于10000的变为1，否则变为0. END

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学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

一个二维数组。每个元素由两个索引确定。粗体大写变量名称。如果实数矩阵高度为m，宽度为n，A∊ℝ⁽m*n⁾。表示矩阵元素，不加粗斜体形式名称，索引逗号间隔。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...转置(transpose)。矩阵转置，以对角线为轴镜像。左上角到右下角对角线为主对角线(main diagonal)。A的转置表为A⫟。(A⫟)i,j=Aj,i。向量可作一列矩阵。向量转置，一行矩阵。...两个矩阵A、B矩阵乘积(matrix product)是第三个矩阵C。矩阵A列数必须和矩阵B行数相等。如果矩阵A的形状mn，矩阵B的形状是np，矩阵C的形状是mp。两个或多个矩阵并列放置书写矩阵乘法。...两个向量点积满足交换律x⫟y=y⫟x。矩阵乘积转置 (AB)⫟=B⫟A⫟。两个向量点积结果是标量，标量转置是自身，x⫟y=(x⫟y)⫟=y⫟x。

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PHP数据结构（五） ——数组的压缩与转置

PHP数据结构（五）——数组的压缩与转置（原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构，二维数组可以有两种存储方式：一种是以行为主序，另一种是以列为主序。...对于排序，可以通过从0开始扫描原数组的列，并将结果相应放入新数组的行。也可以采用下述的快速转置法。...快速转置数组算法：假设原矩阵为M，新矩阵为T，引入两个新的数组，数组num[col]为第col列非零元的个数，cpot[col]为第col列第一个非零元在新矩阵T生成的三元组顺序表的位置。...在转置前，先通过原矩阵M获取这两个数组，用于快速转换的计算。 PHP快速转置稀疏矩阵的源码如下： <?...php //快速转置稀疏矩阵 //根据原标准三元数组获取每一列非零元个数及第一个非零元的位置 /* 输入要求 array( 0=>array(0,1,33), 1=>

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Pandas知识点-Series数据结构介绍

使用type()函数打印数据的类型，数据类型为Series。从csv文件中读取出来的数据是DataFrame数据，取其中的一列，数据是一个Series数据。...因为数据是一维的(只有一列)，所以Series只有行索引，没有列索引。 ? Series由行索引和数据组成。如果数据行数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...取出DataFrame中的任意一列(或任意一行，行用iloc获取，如df.iloc[0])，其数据类型都是Series，说明DataFrame是由Series构成的。...) s2 = s.T print("转置后形状：", s2.shape) 形状：(4726,) 转置后形状：(4726,) 需要注意的是，Series转置之后的形状与转置之前是一样的，这是因为Series...在调用reset_index()时，要将drop参数设置为True，否则Pandas不会删除前面设置的行索引，而是将设置的行索引移动到数据中，使数据变成两列，这样数据就变成了DataFrame，而不再是

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【图解 NumPy】最形象的教程

我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算：点乘算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 转置和重塑处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。

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入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

标量标量就是一个简单的数，比如 24。向量 ? 向量是一个有序数组，能够写成一行或者一列的形式。向量只包含一个索引，用来表示向量中的某个特定元素。...比如 V_2 表示向量中的第二个元素，在上面淡黄色的图中是-8。矩阵矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。...对一个矩阵乘以一个向量，可以理解为对矩阵的每一行乘以向量的每一列，运算结果会是一个向量，它的行数和矩阵的行数一样。下图展示了这是如何计算的。...我我们之前说，矩阵乘法不满足交换律，但这里有一个例外：将一个矩阵和一个单位矩阵相乘。因此，下式是成立的：A × I = I×A = A。矩阵的逆和转置矩阵的逆和矩阵的转置是两种矩阵特有的性质。...这基本上就是将一个矩阵沿着 45 度轴线镜像翻转。计算矩阵的转置非常简单，原始矩阵的第一列就是转置后矩阵的第一行，第二列则变成了转置后矩阵的第二行。一个 m×n 的矩阵仅仅是转成了 n×m 的矩阵。

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Numpy常用操作

数组生成： np.arange(0,10) 生成[0,10)的顺序矩阵 np.zeros((3,2)) 生成尺寸为(3,2)的全0矩阵 np.random.rand(4,3) # 0~1...：a@b 或者np.dot(a,b) 矩阵的张量积：np.kron(a,b) data.T 数组转置 data.I 矩阵求逆矩阵插入一行或一列 np.tile(data, repeat) 矩阵复制,...1, 2, 3], [1, 2, 3]]) 数组统计： a.argmax(axis=0) 求每一行或每一列的最大值的索引 np.argsort(R, axis=1) 将array数组进行排序并获取排序后的索引...1, 2], [3, 4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，计算每一列的均值...",a) 利用这种方法，保存文件的后缀名字一定会被置为.npy，这种格式最好只用 numpy.load("filename")来读取。

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这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

数学对象标量标量就是一个简单的数，比如 24。向量向量是一个有序数组，能够写成一行或者一列的形式。向量只包含一个索引，用来表示向量中的某个特定元素。...矩阵和向量的运算对一个矩阵乘以一个向量，可以理解为对矩阵的每一行乘以向量的每一列，运算结果会是一个向量，它的行数和矩阵的行数一样。下图展示了这是如何计算的。...计算方法如下：你只需要将第二个矩阵分成列向量，然后分别将第一个矩阵和每个列向量相乘。然后，将运算结果拼接成一个新的矩阵（不要把它们加起来!）。...我我们之前说，矩阵乘法不满足交换律，但这里有一个例外：将一个矩阵和一个单位矩阵相乘。因此，下式是成立的：A × I = I×A = A。矩阵的逆和转置矩阵的逆和矩阵的转置是两种矩阵特有的性质。...这基本上就是将一个矩阵沿着 45 度轴线镜像翻转。计算矩阵的转置非常简单，原始矩阵的第一列就是转置后矩阵的第一行，第二列则变成了转置后矩阵的第二行。一个 m×n 的矩阵仅仅是转成了 n×m 的矩阵。

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图解NumPy，别告诉我你还看不懂！

我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算：点乘算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 转置和重塑处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。

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图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算： ? 3....我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 6. 转置和重塑处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。 2....这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。

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C++ 特殊矩阵的压缩算法

对称矩阵的上三角和下三角区域中的元素是相同的，以n行n列的二维数组存储时，会浪费近一半的空间，可以采压缩机制，将二维数组中的数据压缩存储在一个一维数组中，这个过程也称为数据线性化。...矩阵的内置操作有很多，本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。什么是矩阵转置？如有 m行n列的A 矩阵，所谓转置，指把A变成 n行m列的 B矩阵。...前文可知，基于原生稀疏矩阵上的转置时间复杂度为 O(m*n)。基于三元组表的时间复杂度=稀疏矩阵的列数乘以稀疏矩阵中非零数据的个数。...可以采用另外一种方案提升转置性能。其核心思路如下所述：在原A稀疏矩阵中按列优先进行搜索。统计每一列中非零数据的个数。记录每一列中第一个非零数据在B三元组表中的位置。...如果在遍历时，能记录每列非零数据在B三元组表中应该存储的位置，则可以实现A三元组表中的数据直接以转置要求存储在B三元组表中。重写上述的转置函数。

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