在BigQuery中将列转置为行_在bigquery中将行转置为列_在mysql中将列转置为行 - 腾讯云开发者社区

转置卷积（transposed convolution）卷积不会增大输入的高和宽，通常要么不变，要么减半。而转置卷积则可以用来增大输入高宽。假设忽略通道，步幅为 1 且填充为 0。...nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, bias=False) tconv.weight.data = K tconv(X) 2.3 填充，步幅和多通道与常规卷积不同，在转置卷积中...例如，当将高和宽两侧的填充数指定为1时，转置卷积的输出中将删除第一和最后的行与列。...tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, padding=1, bias=False) tconv.weight.data = K tconv(X) 在转置卷积中...−1 行和列将输入填充 k − p − 1 k-p-1 k−p−1 （ k k k 是核窗口）将核矩阵上下、左右翻转然后做正常卷积（填充 0 0 0、步幅 1 1 1） ( p ， s )

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第一章2.11-2.16 向量化与 pythonnumpy 向量说明

2.11 向量化向量化是消除代码中显示 for 循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要....的数组 # 它既不是行向量也不是列向量,这导致他有一些不直观的效果 # 例如,如果我们将a.T也写出来,即a矩阵的转置形式,这时候看起来还是和a一样的. # 这是一种很奇特的结构,在编写程序一定要避免...print(a.T) [-1.17703191 -0.67152812 0.07475093 0.36539824 -0.07583196] # 所以这时候发现a和a的转置看起来是一样的,这时候我们...print a和a的转置的内积 # 我们会认为a和a的转置相乘,按理说应该被称为矩阵的外积,也就说应该会得到一个矩阵 # 但是实际上我们得到的是一个数字 print(np.dot(a, a.T)) 1.98120819241...5行1列的向量 print(a) [[ 0.74009072] [ 0.03667174] [ 0.91847869] [ 0.15726344] [ 0.41720873]] # 并且这时

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线性代数--MIT18.06(三)

基本方法（行乘以列）我们知道，矩阵 ? 的 ? 元为 ? 的第 ? 行与 ? 的第 ? 列的各元素相乘之和，即 ? 的第 ? 行与 ? 的第 ?...列点乘所得到的结果 ? 行的角度正如第一讲所说，从行的角度来看，即 ? 的各行为 ? 的各行的线性组合构成， ? 的各行的线性组合的系数为 ? 的行的各个分量，即 ? 其中， ?...存在，那么在等式两边都左乘 ? ，即可得到，这与我们的前提假设存在非零解所矛盾，因此 ? 不存在。 3.1.3 AB的逆，A的转置的逆对于 ? 和 ?...的转置的逆只需要将其转置即可 3.2 矩阵乘法习题课 2011年练习题（http://open.163.com/movie/2016/4/5/B/MBKJ0DQ52_MBLPMC95B.html）...为任意矩阵，则矩阵运算的基本法则（rules of operations）如下运算表示备注说明加法交换律加法结合律乘法结合律乘法结合律乘法结合律转置转置转置转置

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3吴恩达Meachine-Learing之线性代数回顾-(Linear-Algebra-Review)

##3.1 矩阵和向量如图：这个：这个是 4×2矩阵，即 4行 2列，如 m为行，为行， n为列，那么为列，那么为列，那么 m×n即 4×2 矩阵的维数即行数×列数矩阵元素（矩阵项...如：对于单位矩阵，有 AI=IA=A3.6 逆、转置矩阵的逆：如矩阵 A 是一个 m×m 矩阵（方阵），如果有逆矩阵，则：我们一般在 OCTAVE 或者 MATLAB 中进行计算矩阵的逆矩阵。...矩阵的转置：设 A 为 m×n 阶矩阵（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，即： A=a(i,j) 定义 A 的转置为这样一个 n×m 阶矩阵 B，满足 B=a(j,i)，即...(有些书记为 A’=B）直观来看，将 A 的所有元素绕着一条从第 1 行第 1 列元素出发的右下方 45 度的射线作镜面反转，即得到 A 的转置。...矩阵的转置基本性质: matlab 中矩阵转置：直接打一撇，x=y’。

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矩阵转置与矩阵相乘

1.矩阵转置 1.1 简介把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做 A 的转置矩阵（Transpose of a Matrix），记作 A T A^T AT。...例如：因此，转置矩阵的特点：（1）转置矩阵的行数等于原矩阵的列数，转置矩阵的列数等于原矩阵的行数；（2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素。...1.2 实现使用二维数组作为矩阵的存储结构，根据转置矩阵的特点，很容易得到转置矩阵。...C=AB ，其中矩阵 C 中的第 i 行第 j 列元素可以表示为：示例如下：矩阵相乘的特点：（1）当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时，A 与 B 才可以相乘。...（2）乘积 C 的第 m 行第 n 列的元素等于矩阵 A 的第 m 行的元素与矩阵 B 的第 n 列对应元素乘积之和。（3）矩阵 C 的行数等于矩阵 A 的行数，C 的列数等于 B 的列数。

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矩阵转置与矩阵相乘

1.转置矩阵 1.1转置矩阵简介把矩阵A的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做A的转置矩阵(Transpose of a Matrix)，记作ATA^T。...例如： image.png 因此，转置矩阵的特点：（1）转置矩阵的行数是原矩阵的列数，转置矩阵的列数是原矩阵的行数；（2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素...1.2实现使用二维数组作为矩阵的存储结构，根据转置矩阵的特点，很容易得到转置矩阵。...×pm\times p的矩阵，B为p×np\times n的矩阵，那么称m×nm\times n的矩阵C为矩阵A与B的乘积，记作C=AB，其中矩阵C中的第 i行第j列元素可以表示为： image.png...（2）乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。（3）矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

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矩阵转置与矩阵相乘

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C++ 特殊矩阵的压缩算法

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。...3.2 以列为优先搜索经过转置后，A稀疏矩阵的行会变成B稀疏矩阵的列，也可以说A的列变成B的行。如果在A中以列优先搜索，则相当于在B中以行优先进行搜索。...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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数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

先存放第一行，在存放第二行，依次类推存放所有行。...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。

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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

一个向量，一列数。有序排列。次序索引，确定每个单独的数。粗体小写变量名称。向量元素带脚标斜体表示。注明存储在向量中元素类型。...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。...向量元素作行矩阵写在文本行，用转置操作变标准列向量来定义一个向量，x=x1,x2,x3⫟。标量可看作一元矩阵。标量转置等于本身，a=a⫟。矩阵形状一样，可相加。对应位置元素相加。...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。Ax=b，A∊ℝ⁽mn⁾是已知矩阵，b∊ℝ⁽m⁾是已知向量，x∊ℝⁿ是求解未知向量。

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稀疏矩阵转置多种算法详解

方法一：一般转置（简单）转置矩阵：一个 m×n 的矩阵 M，它的转置 T 是一个 n×m 的矩阵，且 T (i, j) = M[ j, i]， 1≤i≤n， 1≤j≤m，即 M 的行是 T...的列， M 的列是 T 的行。...M：原矩阵 T：转置之后的矩阵 PS：讲转置之前需要介绍一下稀疏矩阵的三元组压缩存储方式,就是将稀疏矩阵的非零元素的（行坐标，列坐标，元素值）例如：M数组的第一行第二列的12在三元组里的表示为...方法二：按 M 的行序转置 —— 快速转置这个方法简单，是因为算法中包含了两个有特殊用法的数组，保存了非常重要的信息，简单说下算法的步骤 1）确定 M 的第 1 列的第 1 个非零元在 T.data...数组保存的数字依据上面的等式可以参考下图来验证这个等式是否正确其实 cpot[]内数据成员就是 T数组内该元素前面有多少个非零元素+1，例如12（第一行第二列），在cpot里对应的数字就是

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C++ 练气期之二维数组与矩阵运算

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)。...#include using namespace std; //数组A为 3 行 2 列 int **num_a=new int*[3]; //数组A转置后的结果 int **num_b...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。...编码实现： #include using namespace std; //数组A 为 3 行 2 列 int **num_a=new int*[3]; //数组 B为 2行3列

1.2K2 0

日拱一卒，麻省理工的线性代数课，向量空间

置换矩阵在之前关于线性方程求解的时候，我们曾经说过，在碰到主元为0的时候，我们需要使用置换矩阵，将非0的主元换到当前位置来。这个用来置换矩阵中一些行的矩阵，就叫做置换矩阵，一般写作 P 。...我们在上节课推导 A=LU 时，加上了一个前提条件——禁止行交换。然而除了主元为0时需要行交换之外，课堂上教授还提到一些科学计算软件比如MATLAB，在主元非常小，接近于0时也会进行交换。...除此之外，置换矩阵还有一个非常重要的性质： P^{-1}=P^T 即置换矩阵的逆矩阵等于它的转置，也可以写成： P^TP = I 转置矩阵我们先来看一个转置矩阵的例子： \begin{bmatrix...} 1 & 3 \\ 2 & 3 \\ 4 & 1 \end{bmatrix} 该矩阵的转置矩阵为: \begin{bmatrix} 1 & 2 & 4 \\ 3 & 3 & 1 \end{bmatrix...} 我们可以看成原矩阵的第一行变成了转置矩阵的第一列，原矩阵的第一列变成了转置矩阵的第一行。

1.5K3 0

一文搞懂反卷积，转置卷积

理解转置卷积这个概念是很重要的，因为它在若干重要的文献中都有所应用，如：在DCGAN中的生成器将会用随机值转变为一个全尺寸(full-size)的图片，这个时候就需要用到转置卷积。...在语义分割中，会使用卷积层在编码器中进行特征提取，然后在解码层中进行恢复为原先的尺寸，这样才可以对原来图像的每个像素都进行分类。这个过程同样需要用到转置卷积。...为了将卷积操作表示为卷积矩阵和输入矩阵的向量乘法，我们将输入矩阵 4 × 4 4 \times 4 4×4摊平(flatten)为一个列向量，形状为 16 × 1 16 \times 1 16×1，如下图所示...简单来说，这个卷积矩阵除了重新排列卷积核的权重之外就没有啥了，然后卷积操作可以通过表示为卷积矩阵和输入矩阵的列向量形式的矩阵乘积形式进行表达。...你在一些文章中将会发现他们都是这样解释转置卷积的，但是这个因为在卷积操作之前需要通过添加0进行上采样，因此是比较低效率的。

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Python库介绍8 数组的转置

线性代数中，数组转置是矩阵操作中的一个常见概念，它涉及到行和列的互换矩阵操作中，经常需要对矩阵进行转置，或者需要交换矩阵的轴在numpy 中，数组的转置可以通过使用 .T 属性或者 numpy.transpose...() 函数来实现【.T】.T会把数组的行和列进行交换，即交换0轴和1轴例如：import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,...6]]) B = A.T print(B)可以看到原矩阵A是一个2*3的矩阵，A.T返回一个3*2矩阵对A的行和列做了交换【transpose()函数】numpy.transpose() 函数也可以实现转置...= np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) B = np.transpose(A)print(B)这个例子跟.T的效果一样实际上，我们已经理解，数组转置实际上就是轴的交换...transpose()函数的优势在于高维数组的转置它接受第二个参数(为元组)，调整数组轴的排序我们来看一个更复杂的例子import numpy as np A = np.arange(1,25)A=A.reshape

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【数据结构】串与数组

先存放第一行，在存放第二行，依次类推存放所有行。...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。...//6.1 转置前，每一个元素的列数 int k = cpot[j]; //6.2 转置后的位置 tm.data[k].row =

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对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

可以看到，图中将输入数据分成了2组（组数为g），需要注意的是，这种分组只是在深度上进行划分，即某几个通道编为一组，这个具体的数量由（C1/g）决定。...上图是一个扩张率为2的3×3卷积核，感受野与5×5的卷积核相同，而且仅需要9个参数。你可以把它想象成一个5×5的卷积核，每隔一行或一列删除一行或一列。...转置卷积和反卷积的区别那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...而事实是，转置卷积只能还原shape大小，而不能还原value。你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。...转置卷积的动态图 ? △卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积需要注意的是，转置前后padding，stride仍然是卷积过程指定的数值，不会改变。

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使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建另一个函数 transposeMatrix（）通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来获取矩阵的转置。使用 for 循环遍历矩阵的行。...在函数内部，调用上面定义的 sortingMatrixByRow（）函数对输入矩阵的行进行排序。调用上面定义的转置矩阵（）函数来获取输入矩阵的转置。...再次通过调用上面定义的转置矩阵（）函数来获取输入矩阵的转置。创建一个函数 printingMatrix（）通过使用嵌套的 for 循环遍历矩阵的行和列来打印矩阵。创建一个变量来存储输入矩阵。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（）方法）按行对矩阵进行排序。

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稀疏矩阵转置

我们再来看看这个矩阵，五行五列，可以包含二十五个元素，但是此矩阵只有七个元素。但是我们在存放数据的时候分配了二十五块int单元。这样是不是有点太浪费了。...，我们把数组的第一个元素设置为矩阵的列数，行数和元素总数；矩阵有了，存放矩阵元素的数组也有了。...我们在转置矩阵的时候会需要一个数组来保存转置后的矩阵，定义为： struct juzhen b[MAX_TERM];//转置后的矩阵主要思想，两层循环，第一层循环控制矩阵的行，第二层循环控制数组a的行...由于转置矩阵即把矩阵中元素的列行对换一下，并且按照行排序；所以我们在第二层循环中做一个判断，if(a[j].col == i) 【i控制第一层循环，j控制第二层循环】如果为真值则执行： b[count_b...int term[N],star[N]; //保存转置矩阵第i行元素的数量保存第i行开始位置 int n = a[0].value; int i,j,k; int b_star

1.6K1 0

PHP数据结构（五） ——数组的压缩与转置

稀疏矩阵通常用三元数组进行存储，（i，j，value）分别表示不为零的元素的行、列以及值。除了上述的三元数组的压缩方式，稀疏矩阵还有两种压缩方式。分别是行逻辑链接的顺序表、十字链表。...该方法存储的表，要进行转置操作非常便利。转置需要进行三步操作，分别是：行列的值进行转换、i和j进行转换、重新从小到大排列i和j。因此，转置的重点在于最后一步——排序。...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： <?

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Pytorch 转置卷积

第一章2.11-2.16 向量化与 pythonnumpy 向量说明

线性代数--MIT18.06(三)

3吴恩达Meachine-Learing之线性代数回顾-(Linear-Algebra-Review)

矩阵转置与矩阵相乘

矩阵转置与矩阵相乘

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