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最近老有人在qq群或者公众号留言问浪尖如何将Spark Mllib的矩阵或者将一个RDD进行转置操作。...Spark Mllib的矩阵有多种形式，分布式和非分布式，非分布式在这里浪尖就不讲了，很简单，因为他是基于数组的。而分布式存储是基于RDD的，那么问题就又变成了如何将一个RDD进行转置。...首先我们来介绍一下什么是转置操作： 百科上的定义，将一个矩阵的行列互换得到的矩阵就是该矩阵的转置。...100.0,2.0), Vectors.dense(2.0, 20.0, 200.0,2.0), Vectors.dense(3.0, 30.0, 300.0,2.0) ) ) 生成矩阵
前面我们已经给大家介绍过TCGA数据库中样本barcode的详细组成：TCGA样本barcode详细介绍，现在我们来看看如何将基因表达矩阵与样本临床信息进行合并，方便后续做 比如生存分析，基因在不同样本分期...首先我们去TGCA下载如乳腺癌的基因表达矩阵 这里使用R包 TCGAbiolinks 去TCGA官网下载数据。...rowdata$gene_type == "protein_coding",] tcga_mrna_count 矩阵...先看看各自的样本ID名，根据前面的介绍《TCGA样本barcode详细介绍》，可以看到 表达矩阵里面的是样本ID，临床信息中是patient ID，一个病人可能会取多个样本，比如同时存在正常样本与肿瘤样本...，也可能同时具有好几个肿瘤样本： # 表达矩阵 样本名 mrna_fpkm <- readRDS("tcga_mrna_fpkm_symbol.rds") head(colnames(mrna_fpkm
但是曾老板说他没有看到他想让我做的，嗯：就是Kallisto的定量结果是转录本水平的定量，他想让我学习怎么转换为基因水平的定量。...转录本水平的定量研究也是有很多的，我老以为他让我看转录本水平定量的count是小数怎么处理，为什么是小数以及怎么给转录本ID添加转录本symbol和基因symbol。就是我没有get到他的意思！...转换数据准备 这里将transcript-level表达矩阵转为gene-level的矩阵，使用的是R包 tximport，学习链接：https://bioconductor.org/packages/...\\/'), function(x) x[5]) temp <- gsub(".quant", "", temp) temp colnames(txi$counts) <- temp # 提取基因水平...mat_symbol1)>0;table(keep) mat_symbol1 <- mat_symbol1[keep, ] mat_symbol1[1:5, ] 这个就是大家想要的count格式的表达量矩阵啦
)裁剪面的坐标 rrr 是右(垂直)裁剪面的坐标 bbb 是下(水平)裁剪面的坐标 ttt 是上(水平)裁剪面的坐标 nnn 是近(深度)裁剪面的坐标 fff 是远(深度)裁剪面的坐标 正常的透视投影情况下...拿水平方向的斜透视举例,我们要做的其实就是 偏移(shift) 左(垂直)裁剪面的坐标 和 右(垂直)裁剪面的坐标,即偏移上面矩阵中的 lll 和 rrr, 假设我们偏移 sss 个坐标单位,则有: l...,由于我们变更了其中的 lll 和 rrr(变更为了 l′l'l′ 和 r′r'r′),所以新的(斜)透视投影矩阵变为: [2nr′−l′0r′+l′r′−l′002nt−bt+bt...,只有一个矩阵元素发生了变化(第一行第三列,即M[0, 2]),从之前的 000 变为了 s/rs/rs/r,而 s/rs/rs/r 这个数值表示的则是(水平)倾斜度: s/r=0s/r = 0s/r=...综上,如果我们给定了 (水平)倾斜度 和 (垂直)倾斜度,只要据此改变原透视投影矩阵的两个元素(设置 第一行第三列,即M[0, 2] 为(水平)倾斜度,设置 第二行第三列,即M[1, 2] 为(垂直)倾斜度
今天我们来看看如何使用四象限图(波士顿矩阵图)，为店铺销售员分门别类。本系列我将尽可能使用不同的工具制作。...但这还不够，因为还不能直观看出来哪些处于平均水平以下或以上。...那么，就在2个指标上各自加上一个均值线： 使用 matplotlib 能简单画出直线 行2:plt.axvline 画出垂直线(v 是 vertical 的缩写)，自然地，需要在第一个参数中指定该线穿过...x，y 的位置，第3个参数是文本内容 这就是四象限图，他有如下特点： 按2个指标以及指标的均值线，把平面划分出4个代表不同能力的区域 一般情况尽可能使得2个指标越大表示越有优势，这样右上区域就是优秀水平...，左下区为次等水平 现在可以回答文章开头的问题： 员工D是最差劲的，A和H同样如此，但是H的成交率距离均值线不远(可以考虑留下考察) 员工C在2项指标都高于平均水平，并且他的成交率是最高的，可以让他对B
=",",dtype=str) # 从矩阵中取值 x[m,n] # ========================== # 矩阵切片 x[:,0:2] 获取矩阵的所有行,0-2列 print(array2...变为浮点整数 # matrix.ravel() 矩阵 拉平 按照第一行接 第二行方式 # array2.shape = (8,2) 修改矩阵的形状 # array2.reshape(8,-1)...与上边功能相同 8行 此时 列数自动计算 # np.hstack(矩阵1,矩阵2) 横着拼接 ,注意行相同 # np.vstack(矩阵1,矩阵2) 垂直拼接,注意列相同 # np.hspilt...(矩阵,n) 水平切分 分为n份 # np.hspilt(矩阵,(m,n)) 水平切分 从m列后切开,从n列后切开 # 垂直切开与水平类似 # ========================...([[1,2],[3,4]],(2,3)) # 以 array2 行变为原来2倍,列变为3倍 """ [[1 2] [3 4]] [[1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4] [1 2
如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是相连的。...示例 X X X X X O O X X X O X X O X X 运行你的函数后，矩阵变为： X X X X X X X X X X X X X O X X 解释 被围绕的区间不会存在于边界上，换句话说...如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是相连的。...} return void 0; }; 思路 注意到题目的解释，任何边界上的O都不会被填充为X，这句话的意思是，所有最终与边界处相连的O都不会被填充为X，注意此处的相连指的是如果两个元素在水平或垂直方向相邻...，将所有与边界O相连的O标记为A，最后遍历矩阵，将矩阵中所有现在存在的O替换成X，即被包围的需要替换的O，然后将所有的A替换回O即可。
： 矩阵转置： 还可以输入两个矩阵，做矩阵相乘，注意ij和jk相乘后，变为ik，j维度消失了： 上图的ij,jk->ik改成ij,jk->，既结果是零维，矩阵相乘就变成了内积计算： 关于轴...约减，即减少元素的数量，以sum方法为例，例如一个2行2列的二维数组，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max...水平方向平铺（水平堆叠hstack）、垂直方向平铺（垂直堆叠vstack）、两本书竖起来对齐（深度堆叠dstack），如下图所示，类似的，数组也可以按照这个思路去堆叠： hstack、vstack、...row_stack：将每个一维数组作为一行，垂直堆叠 分割 与堆叠相对应的是分割：水平分割、垂直分割、深度分割 先来看水平分割hsplit，就像切竖着西瓜，西瓜在水平方向被分割成几段： 垂直分割...vsplit就像横着切西瓜，结果是西瓜在垂直方向被分割成几段： 以上的操作也可以共split方法辅以axis参数来实现： 深度分割，会在深度的方向切下，假设原有两个二维数组组成的三维数组，每个都会被水平分割
又因为投影矩阵需要将摄像机放在 将两个矩阵相乘，得到下面的矩阵： 下图显示了透视变换如何将一个视锥变换成一个新的坐标空间。注意：锥形体变成了直平行六面体，原点从场景的右上角移到了中心。 ...在透视变换中， 这个矩阵基于一定的距离（这个距离是从摄像机到邻近的剪切面）对对象进行平移和旋转，但是它没有考虑到视野（ 在这个矩阵中， 在程序中，使用视野角度来定义 x和y缩放系数比使用视口的水平和垂直尺寸...，你需要调用 一个顶点经过世界、观察和投影变换之后， 下图展示了一个不适合的投影矩阵，和一个经过缩放的适合的矩阵： 在前面的矩阵中，所有的变量都被假定为非零。...4.3 设置投影矩阵ProjectionMatrix例程函数又四个输入参数，它们用来设置前后剪切面，和视野的水平与垂直角度。视野角度应该比π弧度（180度）小。...变量w、h和Q的意义如下（注意：fovw和fovh表示视口的水平和垂直视野，用弧度标示）：x-与y-方向的限制是-1和1。z-方向的限制是前表面为0，后表面为1。
1.1 、scale - 缩放 使用语法：scale(x,y) x：表示水平方向的缩放倍数 y：表示垂直方向的缩放倍数 eg：canvas 绘制的矩形框放大两倍，代码如下： var canvas = document.getElementById...使用语法：transform(a,b,c,d,e,f) a:水平缩放 b:水平倾斜 c:垂直倾斜 d:垂直缩放 e:水平移动 f:垂直移动 transform可以替代前边平移、缩放、旋转三者，如下：...setTransform()方法将变换的矩阵进行重置，它把当前的变换矩阵重置为单位矩阵 使用语法：transform(a,b,c,d,e,f) 各参数说明：水平旋转、水平倾斜、垂直倾斜、垂直缩放、水平移动...、垂直移动 setTransform() 方法把当前的变换矩阵重置为单位矩阵，然后以相同的参数运行 transform()。...eg：如果我们想把 imageData 中一个像素变为红色时，可以改变第一和第四位信息，代码如下： var imageData = ctx.createImageData(100,100) imageData.data
那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？ 通过应用图卷积网络（GCN），单个数据点及其连接的数据点的特征将被组合并馈入神经网络。让我们再次以论文分类问题为例。...W（0）和W（1）是3层神经网络的权重矩阵。，D和I分别是细分矩阵，out度矩阵和恒等矩阵。水平和垂直传播分别以橙色和蓝色突出显示。...在上述工作流程中，步骤1和步骤4执行水平传播，其中每个顶点的信息都传播到它的邻居。第2步和第5步执行垂直传播，其中每一层的信息都传播到下一层。...（见图1）对于具有多个隐藏层的GCN，水平和垂直传播将进行多次迭代。值得注意的是，每次执行水平传播时，顶点信息都会在图中进一步单跳传播。...在本文中，我们将说明GCN如何将每个节点的特征与图特征结合起来以提高图中的节点分类的准确性。我们还展示了使用TigerGraph云服务在引文图上训练GCN模型的分步示例。
坐标系 世界坐标系 在构建 3D 场景时我们需要一个坐标系来描述场景中所有点的坐标，这个坐标系也被称为世界坐标系；一般默认为你面朝计算机屏幕时，X 轴是水平的（正方向为右），Y 轴是垂直的（正方向为上）...向量数字列表有两种组织方式，水平组织的为行向量，垂直组织的为列向量；行向量和列向量的区别体现在和矩阵的乘法中，因为涉及到矩阵，这里就不过多展开了；向量运算和矩阵相关知识将会在第二小节进行详细讲解。...；也就是说经过视图矩阵变换之后 U 向量变为 Y 向量，F 向量变为 Z 向量，S 向量变为 X 向量，P 点移动到 O 点；如下图所示： ?...接着进行旋转变换，让 U 向量变为 Y 向量，F 向量变为 Z 向量，S 向量变为 X 向量；可以先求该旋转变换的逆变换，即 Y 向量变为 U 向量，Z 向量变为 F 向量，X 向量变为 S 向量，基向量变换矩阵由变换后的基向量组合而成...图中右侧为屏幕坐标系，以屏幕左下角为原点，X 轴水平向右，Y 轴垂直向上；假设屏幕宽度为 width，高度为 height，从投影面坐标转换为屏幕坐标系，需要先进行缩放，然后再平移即可，变换矩阵如下：
参考链接： Numpy 遍历数组 一维数组，多维数组： 涉及方法 索引和切片 展平 ravel 只显示变为一维数组的视图 flatten将多维数组变成一维数组后保存结果 dtype显示数据类型，...transpose ：转置矩阵是很常见的操作 resize 和 reshape 函数的功能一样，但 resize 会直接修改所操作的数组 组合数组： 1、水平组合，函数hstack 或者...concatenate axis=1 2、垂直组合， 函数vstack 或者 concatenate axis=0 3、深度组合 dstack 将一系列数组沿着纵轴（深度）方向进行层叠组合 ...4、列组合 column_stack 函数对于一维数组将按列方向进行组合 5、行组合 row_stack 数组分割： 1、水平分割 hsplit 或者 split axis = 1 2... 5、itemsize 数组元素在内存中所占的字节数 6、nbytes 数组元素在内存中所占的总的字节数 相当于size的个数与itemsize的成绩 7、T 与transpose函数一样 矩阵的转置矩阵
卷积算子—Sobel算子 主要用于边缘检测，分别对水平和垂直方向上的边缘敏感。对图像任意一点使用会产生对应的梯度矢量或者其法矢量。对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。...这样就可以将 Harris 角点检测算法分为以下三步： 当窗口（局部区域）同时向 （水平）和 （垂直） 两个方向移动时，计算窗口内部的像素值变化量 ； 对于每个窗口，都计算其对应的一个角点响应函数...注意：Harris 检测器具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，也就是说尺度变化可能会导致角点变为边缘。想要尺度不变特性的话，可以关注SIFT特征。...和 都较小，那么 和 都较小； 边缘：值为负数，仅在水平或竖直方向有较大的变化量，即和 只有一个较大，也就是 或 ； 角点：[公式] 值很大，在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即和 都较大，也就是...尺度的变化会将角点变为边缘，或者边缘变为角点，Harris的理论基础并不具有尺度不变性。
---- 2、图像变换 主要包括： 获取图像的高和宽； 将图像变为原来的2倍； 水平翻转180度； 垂直翻转180度； 水平垂直同时翻转； 图像绕着某一点的旋转； 调整亮度与对比度； 完整代码如下：...img=cv2.imread(img_path) cv2.imshow("origin_img", img) #获取图像的高和宽 height, width = img.shape[:2] # 将图像变为原来的...cv2.imshow("v_pic", v_pic) #水平垂直同时翻转 hv_pic = cv2.flip(img, -1) cv2.imshow("hv_pic", hv_pic) # 图像绕着某一点的旋...center = (width / 2, height / 2) #取图像的中点 angle = 45 # 获得图像绕着某一点的旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center..., angle, scale=1.0) # 第二个参数是变换矩阵,第三个参数是输出图像的大小 rotated = cv2.warpAffine(img, M, (height, width)) cv2.
现在，计算就有了几何意义： 结果矩阵中的每个位置 i, j 锚定了立方体内部沿深度维度 k 运行的向量，其中从 L 中的第 i 行延伸出水平面和从 R 中的第 j 列延伸的垂直平面相交。...矩阵-向量乘积 分解为矩阵向量乘积的matmul，看起来像一个垂直平面（左参数与右参数每列的乘积），当它水平扫过立方体内部时，将列绘制到结果上。 即使在简单的例子中，观察分解的中间值也会非常有趣。...例如，当我们使用随机初始化参数时，请注意中间矩阵-向量乘积中突出的垂直模式。...LoRA 将在后面介绍： 表达式 如何将这种可视化方法扩展到矩阵乘法的组合？...请注意 L @ R 的垂直和水平模式（： 参考资料： https://twitter.com/PyTorch/status/1706384907377770884 https://twitter.com
numpy as np a = np.arange(1, 9) print(a) # [1 2 3 4 5 6 7 8] b = a.reshape(2, 4) #视图变维 : 变为...2行4列的二维数组 print(b) c = b.reshape(2, 2, 2) #视图变维 变为2页2行2列的三维数组 print(c) d = c.ravel() #视图变维...矩阵点乘只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义 如: KaTeX parse error: Undefined control sequence: \̲...（行） # 1: 水平方向（列） # 三维数组： # 0: 深度方向（页） # 1: 垂直方向（行） # 2: 水平方向（列） 二维数组通用函数操作操作 import numpy...print(c) c = np.concatenate((a, b), axis=1) # 水平方向 print(c) d = np.split(c, 2, axis=0) # 垂直方向 print
被围绕的区域 给定一个二维的矩阵，包含 ‘X’ 和 ‘O’（字母 O）。 找到所有被 ‘X’ 围绕的区域，并将这些区域里所有的 ‘O’ 用 ‘X’ 填充。...示例: X X X X X O O X X X O X X O X X 运行你的函数后，矩阵变为： X X X X X X X X X X X X X O X X 解释: 被围绕的区间不会存在于边界上...如果两个元素在水平或垂直方向相邻，则称它们是“相连”的。...思路 我真不知道这题和之前做过的“岛屿问题”有什么差别，如果非要加上个差别，那就是这题还加入了“矩阵置零”那题的元素吧。 所以思路就很直接了。...对于每一个边界上的 O，我们以它为起点，标记所有与它直接或间接相连的字母 O； 最后我们遍历这个矩阵，对于每一个字母： 如果该字母被标记过，则该字母为没有被字母 X 包围的字母 O，我们将其还原为字母
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