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如何矩阵所有进行比较?

如何矩阵所有进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵显示,需要进行整体比较,而不是单个字段直接进行比较。如图1所示,确认矩阵中最大或者最小。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表情况下,如何整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵所有维度进行比对。上面这个矩阵维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较时候维度进行忽略即可。如果所有字段在单一表格,那相对比较好办,只需要在计算金额时候忽略表维度即可。 ? 如果维度在不同,那建议构建一个有维度组成表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算,达到同样效果。之后就比较简单了,直接忽略维度计算最大和最小再和当前进行比较。...通过这个大小设置条件格式,就能在矩阵显示最大和最小标记了。

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【Udacity并行计算课程笔记】- Lesson 4 Fundamental GPU Algorithms (Applications of Sort and Scan)

PageRank是一个系数矩阵,用来统计全世界网页之间关联性。如下图示矩阵分别表示某一个网页。如果网页R和网页C有链接,那么对应位置上不为0。...压缩稀疏, CSR 表示系数矩阵传统方式叫做压缩稀疏(Compressed Sparse Row, CSR) 下面举个栗子: 假设需要对如下两个矩阵做乘法运算,显然左边矩阵包含有3个0元素,我们希望能够矩阵进行压缩从而达到节省空间和提高计算效率目的...在CSR格式,我们需要设置三个向量矩阵进行压缩,分别是: Value Vector(向量):用于存储非0,左边矩阵展开后得到向量 [a b c d e f] Column Vector(向量...):用来指示每个元素处于哪一,即 [0 2 0 1 2 2] Rowptr(指针): 注意这里不再为每一个元素标明所在行号了,仔细观察可以知道上面的向量元素是从小到大排列,如果后面一个元素小于前面一个说明是新了...下图给出了详细步骤 1.首先要将向量和指针向量共同创建一个向量分段表示,也就是说每一段表示稀疏矩阵,即得到 [ a b | c d e | f ] 2.结合向量索引值得到需要相乘向量索引

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【Udacity并行计算课程笔记】- Lesson 4 Fundamental GPU Algorithms

其中最著名稀疏矩阵当属PageRank。 PageRank是一个系数矩阵,用来统计全世界网页之间关联性。如下图示矩阵分别表示某一个网页。...如果网页R和网页C有链接,那么对应位置上不为0。但是很显然实际上很多网页之间是没有关联,所以最终这是一个非常庞大稀疏矩阵。...[image.png] 在CSR格式,我们需要设置三个向量矩阵进行压缩,分别是: Value Vector(向量):用于存储非0,左边矩阵展开后得到向量 a b c d e f Column...Vector(向量):用来指示每个元素处于哪一,即 0 2 0 1 2 2 Rowptr(指针): 注意这里不再为每一个元素标明所在行号了,仔细观察可以知道上面的向量元素是从小到大排列,如果后面一个元素小于前面一个说明是新了...[image.png] 下图给出了详细步骤 1.首先要将向量和指针向量共同创建一个向量分段表示,也就是说每一段表示稀疏矩阵,即得到 a b | c d e | f 2.结合向量索引值得到需要相乘向量索引

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

使用sorted()函数字典d键值按照键进行排序。 使用for循环遍历排序键值,并打印每个键值键和。...根据这个排序,sorted 函数元素进行排序。 key 参数接受一个函数作为输入,该函数应用于每个元素,并返回一个用于排序。...reverse 是一个可选参数,表示是否按降序进行排序,默认为 False,表示按升序排序。 使用 key 参数作用是根据指定规则生成排序,然后根据排序元素进行排序。...排序根据生成排序进行,而不是直接元素本身进行比较。 例如,假设有一个列表 nums,我们想按照数字绝对进行排序。...sorted 函数将根据这些绝对元素进行排序,而不是直接元素本身进行比较。 通过使用 key 参数,我们可以灵活地定义排序规则,以适应不同排序需求。

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R语言系列第一期(番外篇 ):R6种对象—向量、矩阵数组、因子、列表、数据框

,byrow/bycol如果参数为TRUE,那么就代表按照/填满数据(默认纵向优先),dimname代表每个表头名(不是标题),dimname必须是list格式。...· 4.因子 · 因子是使用向量创建R对象,类似统计学分类变量,它将向量与向量中元素不同一起存储成标签,而不论是哪种类型向量,最后都存储成字符型元素。...只有一个数字索引在数据框只会提取数据,不会提取行数据,所以d[3, ]”,”省掉和不省结果是不同。逗号前代表,逗号后代表列。...· 5.数据排序 · 向量排序是常见工作,只需要使用sort()函数即可。...> e<-c(7,7,4,2,3,8,2,8,4) > sort(e) [1] 2 2 3 4 4 7 7 8 8 有的时候,单一向量排序并不能满足我们要求,有的时候需要根据一个变量排序来规划其他变量顺序

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服务器之 ECC 内存工作原理

一、比特翻转和 ECC 内存 我们电脑在运行时候,CPU 一直都需要和内存进行数据交互。但在交互过程,由于周围电磁场干扰,会有概率发生比特翻转。...但是咱们「开发内功修炼」公众号风格是不光要知道,还要弄懂原理。所以我们再接着看 ECC 纠错算法是如何工作。...在列上,采用了 3 种方式 8 进行不同方式二分法分组,每种分组都设计一个校验比特位,用来实现整个分组奇偶校验。...5、6、7、8 看做一个分组,在这个分组再安排一个比特作为校验码 第三个分组方式是把剩下第 9 单独看做一个分组,在这个分组也安排一个比特作为校验码 以上就是海明码算法设计原理。...接着再进行第三层分组校验。 第一分组校验通过、第二分组校验通过、第三分组校验失败、第四分组校验通过。那么根据分组交叉关系,就可以推断出出错数据发生在第 5

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图解NumPy:常用函数内在机制

,甚至两个向量之间运算: 二维数组广播 行向量和向量 正如上面的例子所示,在二维情况下,行向量和向量处理方式有所不同。...a[:,0].argsort(kind='stable')] 2. lexsort 函数能使用上述方式根据所有进行排序,但它总是按执行,而且所要排序顺序是反向(即自下而上),因此使用它时会有些不自然...,比如 - a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))] 会首先根据第 2 排序,然后(当第 2 相等时)再根据第 5 排序。...() 会先根据第 2 排序,然后根据第 5 排序。...根据你决定使用 axis 顺序不同,转置数组所有平面的实际命令会有所不同:对于一般数组,它会交换索引 1 和 2, RGB 图像而言是 0 和 1: 转置一个三维数据所有平面的命令 不过有趣

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图解NumPy:常用函数内在机制

,甚至两个向量之间运算: 二维数组广播 行向量和向量 正如上面的例子所示,在二维情况下,行向量和向量处理方式有所不同。...a[:,0].argsort(kind='stable')] 2. lexsort 函数能使用上述方式根据所有进行排序,但它总是按执行,而且所要排序顺序是反向(即自下而上),因此使用它时会有些不自然...,比如 - a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))] 会首先根据第 2 排序,然后(当第 2 相等时)再根据第 5 排序。...() 会先根据第 2 排序,然后根据第 5 排序。...根据你决定使用 axis 顺序不同,转置数组所有平面的实际命令会有所不同:对于一般数组,它会交换索引 1 和 2, RGB 图像而言是 0 和 1: 转置一个三维数据所有平面的命令 不过有趣

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Python3快速入门(十二)——Num

_NoValue) 根据指定轴统计矩阵最大,axis=0统计矩阵每一最大,axis=1统计矩阵每一最大,默认统计矩阵最大。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵最小,axis=0统计矩阵每一最小,axis=1统计矩阵每一最小,默认统计矩阵最小。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵平均值,axis=0统计矩阵每一平均值,axis=1统计矩阵每一平均值,默认统计矩阵平均值。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵方差,axis=0统计矩阵每一方差,axis=1统计矩阵每一方差,默认统计矩阵方差。..._NoValue) 根据指定轴统计矩阵求和,axis=0统计矩阵每一求和,axis=1统计矩阵每一求和,默认统计矩阵求和。

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R语言入门

R使用<-,而不是传统=作为赋值符号。 学习一门语言,一定要学会查看帮助文档。R提供了大量帮助功能,学会如何使用这些帮助文档可以在相当程度上助力编程工作 。...二、R数据结构 数据集通常是由数据构成一个矩形数组表示观测,列表示变量。类似于数据库记录(record)和字段(field)。...如上所示,创建了一个45矩阵矩阵元素按照填充,分表定义了名、列名。 我们可以使用下标和方括号来选择矩阵或元素。...X[i,]指矩阵X第i, X[,j]指第j, X[i, j]指第i第j 个元素。选择多行或多时,下标i和j可为数值型向量。 3 数组 数组(array)与矩阵类似,但是维度可以大于2。...像矩阵一样,数组数据也只能拥有一种数据类型。 4、数据框 数据框可用来存储下图格式,不同可以包含不同数据。数据框是R中最常处理数据结构。

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Matlab数组索引

在 MATLAB根据元素在数组位置(索引)访问数组元素方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。 按元素位置进行索引 最常见方法是显式指定元素索引。...r = A(2,[1 3]) r = 1×2 5 7 要访问某个范围或范围内元素,请使用 colon。例如,访问 A 第一到三、第二到四元素。...假设有一个随机 3×3×3 数值数组。访问位于该数组第一页第二第三元素。...虽然 MATLAB 根据定义大小和形状显示数组,但实际上数组在内存中都存储为单列元素。我们可以使用矩阵来直观地理解这一概念。...MATLAB 将 ind 中值 1 位置与 A 和 B 对应元素进行匹配,并在向量列出它们

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比对软件BWA及其算法(下)

随后,获取 所有旋转(Rotations)序列。这些旋转序列按字母表进行排序得到BW矩阵。BWT(S)是该矩阵最后一。...后缀数组(S)存储这些旋转第一个碱基在R 原始位置,即R后缀排序顺序。...因为BW矩阵像字典索引一样,按字母表顺序排序,所以这些比对会处在BW矩阵连续。因此,查询读段所有比对可以表示为BW矩阵范围。...O矩阵作用是压缩L,通过局部载入后缀数组S和压缩后L,实现在内存整个后缀数组S进行动态计算,极大减少了后缀数组S和BWT内存占用。 图4 图4....因为LF比对是自后向前回溯,所以我们首先从查询序列3’端T开始,根据之前旋转(Rotation)规则,同一L碱基实际上是F前一个碱基,所以比对从F三个T起始,这三中有两F碱基为

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看图学NumPy:掌握n维数组基础知识点,看这一篇就够了

因此在二维数组,如果axis=0是按,那么axis=1就是按。 ? 矩阵运算 除了普通运算符(如+,-,*,/,//和**)以元素方式计算外,还有一个@运算符可计算矩阵乘积: ?...在第一部分,我们已经看到向量乘积运算,NumPy允许向量和矩阵之间,甚至两个向量之间进行元素混合运算: ? 行向量与向量 从上面的示例可以看出,在二维数组,行向量和向量被不同地对待。...根据规则,一维数组被隐式解释为二维行向量,因此通常不必在这两个数组之间进行转换,相应区域用灰色标出。 矩阵操作 连接矩阵有两个主要函数: ? 这两个函数只堆叠矩阵或只堆叠向量时,都可以正常工作。...特定可以用delete进行删除: ? 逆运算为插入: ?...2、有一个辅助函数lexsort,该函数按上述方式所有可用进行排序,但始终按执行,例如: a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))]:先通过第2排序,再通过第5排序

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R语言入门系列之一

R对象(object)是指可以赋值给变量(variable)任何事物,在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量,对象类型有标量、向量、矩阵数组、数据框、列表。...()向量元素排序,decreasing=TRUE则为降序,na.last=TRUE将缺失排在最后,返回为元素排名sort()对对象元素排序(不限于向量),返回排序对象union()union(...=m, ncol=n) #使用向量生成mn矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个mn矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下: 矩阵通过id或者行列name元素进行索引,也可以使用向量,id前加负号“-”则表示删除改行、元素,索引也可以引入逻辑判断,如下所示: 注意,...require()函数同样可以调用软件包,区别在于require会返回一个布尔(True或False)来表示被加载包是不是可用,而library函数会根据调用方式不同而有不同返回结果。

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一起来学matlab-matlab学习笔记11 11_1 低维数组操作repmat函数,cat函数,diag函数

(1)直接输人二维数组元素来创建,此时,二维数组可以通过一维数组方式来进行创建,不同行之间数据可以通过分号进行分隔,同一元素可以通过逗号或空格来进行分隔 (2)通过MATLABArrayEditor...(4)可以通过MATLAB所提供其他函数来生成二维数组。 ? 三维数组创建 在创建二维数组过程,需要严格保证所生成矩阵数目相同。如果两者数目不同,那么系统将会出现错误提示。...此外,在直接生成矩阵过程,可以通过按回车键来保证矩阵生成另一元素 多维数组(n维数组),如在三维数组存在行、和页这样三维,即三维数组第三维成为页。在每一页,存在行和。...在二维数组进行排序时,sort函数只对数组进行排序,如果只对行进行排序,则需要为sort函数提供第二个参数2 ?...最大和最小 如果搜索最大和最小那么可以使用max和min函数来进行搜索,如果搜索是二维数组,那么这两个函数返回每一最大和最小 ? 低维数组处理函数 ? ?

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Python数据分析 | Numpy与2维数组操作

axis参数实际上就是维度,如第一个维是axis=0 ,第二维是axis=1,依此类推。因此,在2维数组,axis=0指方向,axis=1指方向。...png] all和any同样也可作用于特定维度: [24152592ac257c9028bcc30ce662c3c7.png] 八、矩阵排序 虽然在前文中,axis参数适用于不同函数,但在二维数组排序中影响较小...但好在NumPy提供了其他功能,这些功能允许按一或几列进行排序: 1、a[a [:,0] .argsort()]表示按第一数组进行排序: [957cf897dcc850eb0e3f40d4650e773e.png...,但是它总是按执行,并且排序是颠倒(即从下到上),其用法如下: a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))],首先按第2排序,然后按第5排序; a[np.lexsort...pd.DataFrame(a).sort_values().to_numpy(),按从左到右顺序所有进行排序

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