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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

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python中矩阵的转置怎么写_Python 矩阵转置的几种方法小结

#Python的matrix转置 matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] def printmatrix(m): for ele in m: for i...in ele: print(“%2d” %i,end = ” “) print() #1、利用元祖的特性进行转置 def transformMatrix(m): #此处巧妙的先按照传递的元祖m的列数，生成了...r的行数 r = [[] for i in m[0]] for ele in m: for i in range(len(ele)): #【重点】：此处利用m的第ele行i列，并将该值追加到r的i行上；...zip函数生成转置矩阵 def transformMatrix1(m): return zip(*m) #3、利用numpy模块的transpose方法 def transformMatrix2(m):...(matrix)) 以上这篇Python 矩阵转置的几种方法小结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。

1.6K30
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    numpy中矩阵转成向量使用_a与b的内积等于a的转置乘b

    线性代数直接没有学明白，同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数。时至今日，我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿。不过，好在我还有机会，为了不敷衍而去学习一下。...矩阵的转置有什么作用，我真是不知道了，今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识。...，而T的属性则是实现矩阵的转置。...从计算的结果看，矩阵的转置实际上是实现了矩阵的对轴转换。而矩阵转置常用的地方适用于计算矩阵的内积。而关于这个算数运算的意义，我也已经不明确了，这也算是今天补课的内容吧！...以上这篇对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

    1.7K10

    使用Python进行优化:如何以最小的风险赚取最多的收益?

    这确实是一个模糊的概念，对不同的人可能意味着不同的事情。然而，在普遍接受的经济理论中，股票价格的变化性(波动性)(在固定的时间范围内定义)等同于风险。...这就是非负约束， 假设没有交易成本，总投资由手头的现金限制， 投资的回报率， 但这是一个随机变量。所以，我们必须处理预期的量， 假设我们想要一个最小的期望回报率。...代码如下， 现在，如果你并排查看原始数据表和回报率表，它看起来像这样， 接下来，我们只需从这个回报率矩阵中计算平均(期望)回报率和协方差矩阵， 之后，CVXPY就允许我们简单地按照我们上面构建的数学模型来设置问题.../或场景——要么投资可口可乐，要么投资百事可乐，但不要两者都投资 你必须构造一个更复杂的矩阵和更长的约束列表，使用指示变量将其转换为一个混合的整数问题——但是所有这些都是CVXPY之类的包本来就支持的。...此外，你还可以在作者的GitHub仓库中查看有关Python、R、MATLAB和机器学习资源的其他有趣代码片段。

    1.6K41

    在函数中的局部程序（像是比局部变量还局部的部分）

    我们都知道局部变量是在一个函数内部定义的变量，它只在本函数范围内有效，也就是说只有在本函数内才能使用它们，在此函数以外是不能使用这些变量的。...在一个函数内部定义的变量只在本函数范围内有效，也就是只有本函数内才能引用它们，在此函数外不能使用这些变量。...在复合语句内定义的变量只能在本复合语句范围内有效，只有本复合语句内才能引用他们，在该复合语句外不能使用这些变量。还有就是函数的形参，只在该函数内有效。...而全局变量的有效范围为从定义变量的位置开始到本源文件结束。 但还有一种形式的局部变量不是以函数为限制，而是以括号为限制的，局部代码。 在｛｝中的代码，输入局部变量，在括号外面不能调用。...实例： #include int main() { int a=5; //在｛｝中的代码，输入局部变量，在括号外面不能调用 { int a=1; printf("%d\n"

    1.1K20

    【运筹学】对偶理论 : 对称理论示例 ( 对称理论 | 标准的原问题对偶问题 | 原问题目标函数求最小值示例 | 求对偶技巧 ) ★

    左右两边乘以 \rm -1 , 将 大于等于不等式 转为 小于等于不等式 ; 如果进行了上述操作 , 则最终求出对偶问题后 , 系数矩阵肯定不互为转置矩阵 , 还要进行一次代换 , 令 \rm...: 对偶问题约束方程系数 : 约束方程矩阵是 \begin{pmatrix} &1 & -2 & \\ \end{pmatrix} 的转置矩阵 \begin{pmatrix} &1 & \\ &...约束条件的符号是由 原问题 变量符号决定 ( 都是 \geq 0 ) , 因此对偶问题的约束方程符号也是 \geq ; 约束方程右侧常数 : 是原问题目标函数的系数转置 , 分别是 2 ,...: 对偶问题约束方程系数 : 约束方程矩阵是 \begin{pmatrix} &1 & -2 & \\ \end{pmatrix} 的转置矩阵 \begin{pmatrix} &1 & \\ &-...\leq ; 约束方程右侧常数 : 是原问题目标函数的系数转置 , 分别是 2 , 1 ; 变量符号 : 对偶问题变量符号与原问题约束方程符号相同 ; 原问题约束方程是小于等于符号 , 对偶问题的变量是小于等于

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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

    标量、向量、矩阵、张量。 标量(scalar)。一个标量，一个单独的数。其他大部分对象是多个数的数组。斜体表示标量。小写变量名称。明确标量数类型。实数标量，令s∊ℝ表示一条线斜率。...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。如果每个元素都属于R，向量有n个元素，向量属于实数集R的n次笛卡儿乘积构成集合，记ℝⁿ。...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”。...张量A中坐标(i,j,k)元素记Ai,j,k。 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⫟。...矩阵A第一行和b中对应元素构成一个约束。 单位矩阵、逆矩阵。 矩阵逆(matrix inversion)。

    2.8K00

    组合优化神器：Riskfolio-Lib（附代码）

    业界常用的凸优化的求解工具包有CVXPY及CVXOPT。但这两款工具包并不是专门针对投资组合优化的，在求解过程中还需要将组合优化的问题转化为对应的优化问题。...今天我们介绍的Riskfolio-Lib是专门针对投资组合优化的工具包，其构建于CVXPY之上（其实CVXPY也用到了CVXOPT的求解器），并于Pandas紧密结合。...但需要注意的是，在安装riskfolio-lib前，需要安装cvxpy。...在Riskfolio-Lib中，将以上组合优化模型分为两大类，其中Portfolio类针对传统的组合优化，主要支持以下模型： Mean Risk Portfolio Optimization，该类模型的优化方法又支持以下几类...因子模型的组合优化中，我们常常会对组合有因子暴露的约束，项目中给的例子是已知因子组合的收益，因子暴露未知，所以首先需要通过因子收益与股票收益的回归，求解每个股票的因子暴露，具体我们看代码： import

    5K30

    实用的典型相关分析(多公式预警)

    ，所以自然而然会想到抽取同组变量的强相关性部分然后再求不同组的相关性，而抽取方法可以采用主成分的思想进行降维，这也是典型相关分析的思想所在(不过在具体抽取主成分有较大差异)，典型相关分析本身是反映两组指标之间的整体相关性的一种多元统计分析方法...则计算此时向量 ， 的方差，即有 可用把 看成常数，根据方差公式 ，类比到矩阵即可(tricks: 是向量，向量平方一定是自身与自身转置的乘积，然后再满足矩阵乘法维度变化即可)，方差也可表示为自身与自身的协方差...可以看出这两个互为转置，而等式右边是常数，所以这两个拉格朗日系数相等，即 代入前面的式子，即 仔细观察第二个项，则可以发现， 为矩阵 的特征根,而此时的 为该矩阵对应于特征值为 的特征向量，...，这时这两个变量代表了原始X与Y之间的相关的主要部分，这时的两个变量线性组合的系数即为每个原始指标或因素的权重，找到每组权重最大的即可，就说明是强相关，但是往往这时第一次提取的两个变量 和 不足以解释所有的原始变量...典型相关分析是研究多组变量之间相关性的重要手段，它是关联与因果算法中较为重要的算法，在python的sklearn库中就有CCA的算法，这也是我在上家公司研究材料组织性能与工艺参数关联性的方法之一，此外

    1K20

    【运筹学】对偶理论 : 对称形式 ( 对称形式 | 对偶模型转化实例 | 对偶问题规律分析 )

    geq 0 \quad ( j = 1, 2, 3 ) \end{cases}\end{array} 原问题 与 对偶问题线性规划分析 : 上述对偶问题线性规划 , 与原问题线性规划 , 明显不互为转置矩阵...对偶问题线性规划系数为 \begin{pmatrix} &-2 & 3 & 1 & \\ &-3 & 1 & -4 & \\ &5 & 7 & -6 & \\ \end{pmatrix} , 原问题的转置矩阵应该是...\begin{pmatrix} &2 & 3 & -1 & \\ &3 & 1 & 4 & \\ &-5 & 7 & 6 & \\ \end{pmatrix} , y_1 , y_3 系数的正负号与原问题的转置矩阵值的符号相反...\geq 0 的 ; 如果原问题 LP 中的约束条件是大于等于 \geq 不等式 , 那么对应的 对偶问题 DP 的约束变量就是小于等于 \leq 0 的 ; 如果原问题 LP 中的约束条件是...; 如果原问题 LP 中的 约束变量就是大于等于 \geq 0 的 , 那么对应的 对偶问题 DP 的 约束条件是大于等于 \geq 不等式 ; 如果原问题 LP 中的 约束变量就是小于等于

    1.1K00

    如何口述机器学习模型原理

    ，所以自己整理了下机器学习的部分，有遗漏或者不对的地方也请多多指教~ 线性回归 首先我们会定一个函数假定y和x的关系，如y=wx+b。...如何是对于矩阵，原理是一样的，不会设计矩阵的转置和矩阵的求导，最后参数为delta=X的转置乘以X，这两个乘起来再求他们的逆，最后再乘X的转置和Y ?...然后选择信息增益最大的作为结点的特征，确定了具体节点变量后，就要计算在变量里面具体哪个位置做切割，一般是在不同的切割点下的组别计算熵或者信息增益进行比较，选择最佳切割点。...所以说，在Gradient Boost中，每个新的模型的遍历是为了使得之前模型的残差往梯度方向减少。与传统Boost对正确、错误的样本进行加权有着很大的区别。...至于怎么求解，SVM里面用了SMO算法，做法上就是通过选择两个alpha，其他的固定起来，因为之前朗格朗日式中求出一个约束条件，是alpha*y的求和=0。

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    机器学习与深度学习习题集答案-2

    1.输入向量左乘投影矩阵的转置矩阵。 2.加上均值向量，得到重构后的结果。 5.LDA是有监督学习还是无监督学习？ LDA利用了每个样本的类别标签，是有监督学习算法。...Q可以写成一个矩阵和其自身转置的乘积 ? 矩阵X为所有样本的特征向量分别乘以该样本的标签值组成的矩阵： ? 对于任意非0向量x有： ?...将三种情况合并起来，在最优点处，所有的样本都必须要满足下面的条件 ? 8.SVM预测函数中的值如何计算？ 根据KKT条件，在最优解处有 ? 根据第二种情况可以计算出b的值。...第一个变量的选择方法是在训练样本中选取违反KKT条件最严重的那个样本。首先遍历所有满足约束条件 ? 的样本点，检查它们是否满足KKT条件。...两个变量的目标函数的Hessian为 ? 如果是线性核，这个矩阵也可以写成一个矩阵和它的转置的乘积形式 ? 矩阵A为训练样本特征向量乘上类别标签形成的矩阵。

    1.6K10

    首发：吴恩达的 CS229的数学基础（线性代数），有人把它做成了在线翻译版本！

    如果我们想要明确地表示行向量: 具有 行和列的矩阵 - 我们通常写（这里的转置）。...对角阵通常表示为：，其中： 很明显：单位矩阵。 3.2 转置 矩阵的转置是指翻转矩阵的行和列。...给定一个矩阵： , 它的转置为的矩阵 ，其中的元素为： 事实上，我们在描述行向量时已经使用了转置，因为列向量的转置自然是行向量。 转置的以下属性很容易验证： 3.3 对称矩阵 如果，则矩阵是对称矩阵。...写得清楚些，我们可以看到： 注意： 第一个等号的是因为是标量的转置与自身相等，而第二个等号是因为是我们平均两个本身相等的量。由此，我们可以得出结论，只有的对称部分有助于形成二次型。...在这种情况下，我们可以使用链式法则（没什么奇怪的，只是单变量演算中的普通链式法则）来看看： 从这一点可以明显看出： 我们可以在最后一个表达式中删除转置，因为是对称的。注意与单值情况的相似性，其中。

    1.4K20

    如何优雅地写出大规模线性规划的对偶

    第3-9行代表每个结点 的约束 最后一列代表每个约束的Dual variable OK，我们按照对偶的方法，将Primal tabular的RHS和Dual variabe拷贝，转置成2行，放在一个新表格...(我们叫做Dual tabular)的头两行，然后将Primal tabular的整个约束系数矩阵拷贝，转置到Dual tabular头两行下面。...为了明确Dual Problem中各个变量的符号（正负性）以及每个约束的符号(relation)，我们在Dual tabular中加入一行（就是第三行）,表示变量的符号。...同时在Dual tabular约束矩阵后加入一列，表示约束的符号。.../details/107834197中的操作一样： 将所有对偶变量 取相反数 把原约束中 改成 将 设置成0，也就是 这三个隐含小动作，大佬是不会在论文里面写的，要是没仔细钻研，你一般会一头雾水

    2.9K31

    一文读懂论文常用排版格式及其LaTeX书写方法

    矩阵和向量可以用中括号"[]"或小括号"()"表示, 目前国际上用中括号表示更常见, 这是因为用小括号表示矩阵和向量容易和表示代数运算优先级的小括号相混淆。...在 LaTeX 中可以用 bmatrix 环境书写矩阵。...转置符号 表示转置的 T 不是变量, 应当以直立体出现。例如： $\boldsymbol x^{\mathrm{T}}$. ?...此外, 也有人用 intercal, top, 或 mathsf{T} 来表示转置. 函数名 函数名不是变量, 故应当以直立体出现。...标点基础 公式后的标点是很多人忽视的地方。并不是所有公式后都要或不要加标点, 公式 (包括行内公式和行间公式) 是句子的一部分, 因此, 我们需要根据公式在句子中所处的位置来判断在公式后加什么标点.

    3.6K10

    机器学习与深度学习常见面试题（下）

    求解的时候，对目标函数使用了一阶泰勒展开，用梯度下降法来训练决策树 7、解释XGBoost的核心思想 在GBDT的基础上，目标函数增加了正则化项，并且在求解时做了二阶泰勒展开 8、解释DQN中的经验回放机制...将执行动作后得到的状态转移构造的样本存储在一个列表中，然后从中随机抽样，来训练Q网络。为了解决训练样本之间的相关性，以及训练样本分布变化的问题 9、什么是反卷积？...反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播时左乘W，与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算 10、...Hessian矩阵是n*n， 在高维情况下这个矩阵非常大，计算和存储都是问题 32、深度机器学习中的mini-batch的大小对学习效果有何影响？...现实世界中很多变量都服从或近似服从正态分布。中心极限定理指出，抽样得到的多个独立同分布的随机变量样本，当样本数趋向于正无穷时，它们的和服从正态分布

    2K10

    精选 | 机器学习与深度学习常见面试题

    求解的时候，对目标函数使用了一阶泰勒展开，用梯度下降法来训练决策树 7、解释XGBoost的核心思想 在GBDT的基础上，目标函数增加了正则化项，并且在求解时做了二阶泰勒展开 8、解释DQN中的经验回放机制...将执行动作后得到的状态转移构造的样本存储在一个列表中，然后从中随机抽样，来训练Q网络。为了解决训练样本之间的相关性，以及训练样本分布变化的问题 9、什么是反卷积？...反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播时左乘W，与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算 10、...Hessian矩阵是n*n， 在高维情况下这个矩阵非常大，计算和存储都是问题 32、深度机器学习中的mini-batch的大小对学习效果有何影响？...现实世界中很多变量都服从或近似服从正态分布。中心极限定理指出，抽样得到的多个独立同分布的随机变量样本，当样本数趋向于正无穷时，它们的和服从正态分布 ?

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    计算机视觉中的细节问题(六)

    它没有使用预先定义好的插值方法，具有可学习的参数。 理解转置卷积的概念非常有用，因为在一些重要的论文和工程都都会用到，比如： 在DCGAN中，生成器使用随机采样的值来生成全尺寸的图像。...我们想把一个矩阵中的1个值和另一个矩阵中的9个值联系起来。这是一对多的关系。这就像是卷积运算的反运算，它是转置卷积的核心思想。例如，我们上采样一个2x2矩阵到一个4x4矩阵。...转置矩阵将1个值与输出中的9个值连接起来。 将输出reshape成4x4。 我们刚刚将一个较小的矩阵(2x2)上采样到一个较大的矩阵(4x4)。...由于转置卷积重新排列权值的方式，它保持了1到9的关系。注意：矩阵中的实际权值不一定来自原始卷积矩阵。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。...leak，使得输入信息小于0时，信息没有完全丢掉，进行了相应的保留），即ReLU在取值小于零部分没有梯度，LeakyReLU在取值小于0部分给一个很小的梯度。

    75020
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