矩阵转置是最常见的矩阵操作之一，它将矩阵的行列互换，即将矩阵的第i行第j列的元素变为第j行第i列的元素。这项技能不仅在数学计算中非常有用，也是很多编程面试中常见的问题。...row[i])); 这个函数首先使用map方法遍历矩阵的第一行（即matrix[0]），确保转置后的矩阵有正确的列数。...对于原始矩阵的每一列，都创建一个新的数组，其中包含转置后矩阵的对应行。内部的map方法遍历原始矩阵的每一行，row[i]选取当前列（即当前外部map迭代器的索引i对应的元素）的所有元素。...这样，原始矩阵中的列就变成了转置矩阵中的行。 这种方法的精妙之处在于它利用了JavaScript的高阶函数map，避免了使用传统的双重循环，使代码更加简洁、易读。...特别是在处理来自不同数据源的变量名时，我们经常需要将各种命名风格统一转换成JavaScript中常用的驼峰命名法。
目前范围：Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串...给定一个起始字符串和一个目标字符串，现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串，求所有转换次数最少的转换过程。...123变为321，-123变为-321，在32位整数范围内，并且001要成为1 String to Integer (atoi)/字符串转整数 (atoi) 写出函数，将str转为int,需要考虑所有可能的输入情况.../旋转图像 顺时针翻转数组（以图像存储为例） Pow(x, n) 实现Pow(x, n) Spiral Matrix/Spiral Matrix II/螺旋矩阵/螺旋矩阵 II 将一个矩阵中的内容螺旋输出...Zeroes/矩阵置零 如果矩阵中存在0，那么把0所在的行和列都置为0。
为了简化解释和可视化，让我们忽略嵌入维度，将一个“行”作为一个整体进行理解。...从公式中可以看到，Attention module的第一步是在Query矩阵的 Key 矩阵的转置之间进行矩阵的点积运算。看看每个单词会发生什么变化。...Query 与 Key的转置进行点积，产生一个中间矩阵，即所谓“因子矩阵”。因子矩阵的每个单元都是两个词向量之间的矩阵乘法。...如下所示，因子矩阵第4行的每一列都对应于Q4向量与每个K向量之间的点积；因子矩阵的第2列对应与每个Q向量与K2向量之间的点积。...可以将注意力得分理解成一个词的“编码值”。这个编码值是由“因子矩阵”对 Value 矩阵的词加权而来。而“因子矩阵”中对应的权值则是该特定单词的Query向量和Key向量的点积。
反转字符串中的单词 III 1.题目描述 给定一个字符串，你需要反转字符串中每个单词的字符顺序，同时仍保留空格和单词的初始顺序。...，返回其相应的列序号。...count -= 1 num += (26**count*(words_list.index(nums) + 1)) return num 转置矩阵...1.题目描述 给定一个矩阵 A， 返回 A 的转置矩阵。...矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。
透视表最主要的用途是行列转置，常被用于报表需求。MADlib的分类变量编码可以理解为一种特殊的单列变多列的数据转换，对每个类别值新增为一列，列的取值是0或1，表示行对象是否属于该类别。...pivot_cols参数中的列名，代表需要按值转成多列的数据列。转置列的值。...fill_value（可选） TEXT 缺省值为NULL。如果指定该值，它将决定如何填充转置操作结果中的NULL值。该参数是全局的，将应用于每个聚合函数，在聚合后替换输出表中的NULL值。...fill_value（可选） TEXT 缺省值为NULL。如果指定该值，它将决定如何填充转置操作结果中的NULL值。该参数是全局的，将应用于每个聚合函数，在聚合后替换输出表中的NULL值。...列，分别是行转列后生成的数字列名、聚合列名、聚合函数名、原表中需要转置的列名（本例有两列）、行转列后生成的惯用列名。
与算术运算有很大区别是使用点积的矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： ? 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： ? 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后，我们最终得到如下值： ?...然后可以将句子划分成一系列“词”token（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后我们用词汇表中的id替换每个单词： ? 这些ID仍然不能为模型提供有价值的信息。
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。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。 转置与reshape 转置操作很简单，它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念，也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。...转置矩阵的定义是将一个矩阵的横行写为转置矩阵的纵列，把纵列写成转置矩阵的横行。这个定义的是二维的矩阵，本质上来说，转置操作其实是将一个矩阵沿着矩阵的大对角线进行翻转。...我们可以看到转置之后新的矩阵的第一列其实是原矩阵的第一行，第一行是原矩阵的第一列。可以看成是原矩阵按照从左上角到右下角的一条无形的线翻转之后的结果。 理解了转置之后，我们再来看reshape操作。...其实我们从这个单词上也能大概猜到它的意思，reshape也就是再次shape的意思，本意是根据我们想要的shape重新组装矩阵当中的元素。...总结 今天的文章主要介绍了Numpy当中的reshape、转置以及where的用法，这些也是numpy的基础用法，尤其是转置、reshape，几乎是处理数据必用的方法。
创建完数组，就可以开始通过有趣的方式处理它们了。 数组的运算 建立两个NumPy数组以展现其实用性。将其称作“data”和“ones”： ? 将每列的值相加，键入“ data + ones”： ?...只有当不同的维度为1时（例如，矩阵只有一行或一列），才能在不同大小的矩阵上进行运算。在这种情况下，NumPy会对这一操作使用其broadcast机制： ?...矩阵聚合 聚合矩阵的方式跟聚合向量相同： ? 不仅可以在矩阵中聚合所有值，还可以通过使用axis参数跨行跨列进行聚合： ? 转置与重塑 旋转矩阵是处理矩阵的常见需求之一。...情况常常是这样的——需要取两个矩阵的点积，并且需要对齐共用维度。NumPy数组有一个名为T的便捷属性，能够对矩阵进行转置： ? 在更高级的实操案例中，有可能需要切换特定矩阵的维度。...接着，就可以将这个句子拆分到一个符号数组中（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后用词汇表中的id代替对应的单词： ? 这些id仍没有给模型提供包含足够信息的值。
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....因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。...因此，在将一系列单词送入模型之前，需要使用嵌入（embedding）来替换token/单词（在本例子中使用50维度的word2vec嵌入)： 你可以看到此NumPy数组的维度为[embedding_dimension
~ 1、转置 转置是个很好理解的东西，就是相当于将原本的行列转了一下，行列之间的关系做了对调，还没懂？...看到了吧，简单来看，转置就是把横着的行变成了竖的，MATLAB中的转置，就是直接在变量后加一个单引号，就如例子里面的A'，如果A是一个复数矩阵，那么这时候的A'就相当于是共轭矩阵，来个例子看看效果 代码...这种基本上就是直接按照自己的意愿来改变原矩阵中特定行列的值，假如你想说，改变不在矩阵中的行列，行不行？ 可以很肯定的告诉你，行！ 来看下运行结果： ?...简单说下结果，A是一个3行2列的矩阵，然后用sub2ind将A矩阵2行2列的元素的下标转换成序号，再用ind2sub将矩阵A中序号为4的元素下标表示出来，并分别用i和j存该序号对应元素的行列标号。...从结果看得出来，dim为1是按列拼接，为2是按行拼接。
columns3"] 2.找出空值所在行 data[data['column1'].isnull()] #或者 result=data[data.isnull().T.any()] 注意isnull()的结果需要求转置之后...，才能进行any()操作 非转置: data.isnull().any()，得到的每一列求any()计算的结果，输出为列的Series 转置: frame3.isnull().T.any()，得到的每一行求...any()计算的结果，输出为行的Series 3.找出某列非空所在行 result=data[data['column1'].notnull()] 4.找出含有特定字符所在行 res=data[data...%Y%m%d") 2.将年份和月份组合在一起的一种方法是对它们进行整数编码，例如：2014年8月的201408。...为内连接,合并公有的 outer为全连接 2.concat 相同字段的表首尾相接 frames = [df1, df2, df3] result = pd.concat(frames) 缺失值处理
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。...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。...同时，矩阵 A 的元素 A_ij 等于转置后矩阵的元素 A_ji。下图展示了矩阵的转置： ? 总结 在这篇文章中，你接触到了一些机器学习中使用到的线性代数概念。
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