转置SQL SELECT中的每行 - 腾讯云开发者社区

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....如果你要转置很大的数组,使用Numeric Python或其它第三方包,它们定义了很多方法,足够让你头晕的.

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HAWQ中的行列转置

行列转置是ETL或报表系统中的常见需求，HAWQ提供的内建函数和过程语言编程功能，使行列转置操作的实现变得更为简单。一、行转列 1....anyelement, out ordinality integer) returns setof record language sql immutable as 'select $1[i], i...多列转多行原始数据如下： test=# select * from t1; c1 | c2 | c3 | c4 ----+----+----+---- 1 | 我 | 是 | 谁...要达到想要的结果，最重要的是如何从现有的行构造出新的数据行。下面用三种方法实现。（1）最直接的方法——union 用SQL的并集操作符union是最容易想到的方法。...——unnest 前面两种是相对通用的方法，关系数据库的SQL都支持，而unnest是PostgreSQL独有的函数。

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Numpy中的转置轴对换

约着见一面就能使见面的前后几天都沾着光变成好日子 ——猪猪前言转置是重塑的一种特殊形式。转置返回源数组的视图，源数组和对源数组进行转置操作后返回的数组指向的是同一个地址。...需要注意的是只有二维数组（矩阵）以及更高维度的数组才能够进行转置操作，对Numpy中的一维数组进行转置操作是没有用的。...b T 属性 T属性使用非常简单，使用T属性比较适用处理低维数组的转置操作（并不意味着它不能应用在高维数组上），正因为如此在实际操作中对矩阵（二维数组）的转置通常使用T属性。...，使用T属性和后面要介绍的transpose函数差不多，只不过T属性不能指定，只能使用的默认的转置方式，而transpose函数可以指定转置方式。...不过transpose函数能够非常方便的处理高维数组的转置。在介绍多维数组的转置之前，来看看如何使用transpose函数对二维数组矩阵进行转置。

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PyTorch中的转置卷积详解

写这篇文章是因为网上介绍转置卷积的博客，都讲不清楚，我看了半天还是云里雾里。只能自己手动来一篇了。...transpose conv 与 direct conv最大的区别在于：转置卷积支持错位扫描。显然，错位扫描的性质使得扫描次数变多了。...我先给出结论，在现行的对应转置卷积中，s’总是等于1，p’的说，就是把转置卷积的输入o先放大stride倍，填充的部分使用zero。...3.2 步长1的错位扫描这个在第一节已经介绍过了。 3.3 padding消融上节说过 p ′ = − p p’=-p p′=−p，这意味着我们在转置卷积中，做的不是加边，而是消边。

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SQL | CASE WHEN 实战 -- 转置财报

知识储备年月销量数据表 sales SQL 编辑器(笔者 dbForge Studio) SQL 基本知识(SELECT, GROUP BY, AS, 聚合函数SUM) 业务背景转置财务报表，将源数据以更简洁明了的形式呈现给同事...年份分组，对每一年的各月份的零散销量进行汇总统计,行转置成列，打横输出，列名刚好对应月份，十分简洁明了。...，显得比较冗余(相同的年份和月份都重复出现多次) Step2：引入 CASE WHEN SQL 中每一种函数的妙用都有很多，这里根据业务需求，有一说一，只分享 CASE WHEN 的冰山一角。...的语句那么长，其实也就生成一列而已，长是因为生成的列中每一行都需要根据需求定制。...（考察业务背景和知识面）后记 SQL 中 CASE WHEN 的作用远不止于此，还有非常多的骚操作，熟练掌握可大大提高 SQL 取数的工作效率，加油

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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。

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用SQL对经过排名的结果集进行转置

问题想对表中的值进行排名，然后将结果集转置为 3 列。这样做旨在分别显示前 3 名、接下来的 3 名以及其余各行记录。...例如，表中记录如下： mysql> select * from t1; +------+ | a | +------+ | 5000 | | 2850 | | 1500 | | 3000 | |...2975 | | 1250 | | 1100 | | 950 | | 800 | +------+ 14 rows in set (0.00 sec) 想根据 a 进行排名，然后将结果转置为...| | 1100 | | | | 950 | | | | 800 | +-------+--------+------+ 实现： select...TOP_3, max(case when f=2 then a end) NEXT_3, max(case when f=3 then a end) REST from (select

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转置卷积的应用

矩阵转置矩阵的转置在信息处理中起到了重要的作用。在计算机科学领域，矩阵常用于表示图像、音频和视频等多媒体数据。当我们需要对这些数据进行处理时，常常需要进行矩阵转置操作。...例如，在图像处理中，我们往往需要将图像矩阵进行转置来实现旋转、镜像等效果。在音频处理中，矩阵转置可以用于音频信号的变换和滤波等操作。...因此，矩阵的转置在信息处理中具有重要的现实意义知阵的转置在数据分析中也非常常见。在统计学和机器学习领域，短阵常用于表示样本数据和特征向量。...通过对短阵进行转置，我们可以改变数据的排列方式，使得不同的变量或属性可以更好地进行比较和分析。例如，在多元统计分析中，矩阵的转置可以用于求解特征值和特征向量，进而得到数据的主成分和相关性。...此外，在数据挖掘和预测分析中，短阵的转置也可以用于特征选择和模型建立等关键步骤。因此，短阵的转置在数据分析中具有重要的现实意义。矩阵的转置在计算机图形学中也有看广泛的应用。

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python实现矩阵的转置_Python实现矩阵转置的方法分析

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法。...如果添加列表的第一个元素相同，也就是转化之后dict的key相同，那肯定就不行了呀！况且，如果原始列表不是两个，而是多个，肯定不能用字典的呀！于是这种方法作罢，还是好好看看列表的形状。...然后又是一个不小心的发现：这种转置矩阵的即时感是怎么回事？没错，这个问题的本质就是求解转置矩阵。...最后，群里某大神说：如果只是转置矩阵的话，直接zip就好了。这才想起来zip的本质就是这样的，取出列表中的对应位置的元素，组成新列表，正是这个题目要做的。...所以最终，这个题目(转置矩阵)的python解法就相当奇妙了： def trans(m): return zip(*d) 没错，就这么简单。python的魅力。

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python转置矩阵函数_对python 矩阵转置transpose的实例讲解

0], 4[2]) 虽然看起来变换前后的shape都是 2,2,4 ，但是问题来了，transpose是转置 shape按照(1,0,2)的顺序重新设置了， array里的所有元素也要按照这个规则重新组成新矩阵...比如 8 在arr1中的索引是 (1, 0, 0) 那么按照刚才的变换规则，就是 (0, 1, 0) 看看跟你结果arr2的位置一样了吧，依此类推.....另外一个知识点：对于一维的shape,转置是不起作用的，举例： x=linspace(0,4,5) #array([0.,1.,2.,3.,4.]) y=transpose(x) # 会转置失败。...如果想正确使用的话： x.shape=(5,1) y=transpose(x) #就可以了以上这篇对python 矩阵转置transpose的实例讲解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...您可能感兴趣的文章: Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解 Python实现矩阵转置的方法分析 numpy.transpose对三维数组的转置方法 numpy中的高维数组转置实例

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sql中select into的用法_sql语句insert into用法

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说sql中select into的用法_sql语句insert into用法,希望能够帮助大家进步!!!...1.select into from语句：注意内容：要求目标表A不存在，因为在插入时会自动创建表A，并将B中指定字段数据复制到A中。...B的主键约束，如果B有主键而且不为空，则 field1， field2...中必须包括主键（3）注意语法，不要加values，和插入一条数据的sql混了，不要写成:insert into B (field...,field2) values (1,2) 正确写法SQL：此代码由Java架构师必看网-架构君整理 insert into B (field,field1,...) select value,value1...,... from A 或 insert into B select * from A 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读，Java架构师必看祝您升职加薪，年年好运。

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深入理解神经网络中的反(转置)卷积

本文首发于 GiantPandaCV ：深入理解神经网络中的反(转置)卷积本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。...卷积前后向传播实现细节在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。...所以是将权值转置之后左乘输出梯度，得到类似 buffer 大小的中间结果然后再接一个操作，就可以得到输入梯度了：这个也很好理解，就是反过来，把每一列回填累加回输入梯度对应的位置，之前前向过程滑窗怎么取的就怎么填回去...下面看下文章[5]中给出的示意图： https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf 假设卷积输入是，卷积核大小、步长和pad分别是，则输出大小是。...所以在实际应用中对于一些像素级别的预测任务，比如分割，风格化，Gan这类的任务，对于视觉效果有要求的，在使用反卷积的时候需要注意参数的配置，或者直接换成上采样+卷积。

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由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层...，大的正方形中数字1只参与小正方形中数字1的计算，那么在转置卷积中，大正方形的1也只能由小正方形的1生成，这就是逆向的过程。...[no padding, no stride的卷积转置] 3.2 带padding的卷积的转置卷积在正卷积中如果是有padding，那么在转置卷积中不一定会有padding，其计算公式下文会给出，这里先给出...是怎么做的呢，可见下面的动图，它是2.3中无padding卷积对应的转置卷积，我们先不看转置卷积中的转置padding，也就是动图中外部的虚线区域，然后会发现每两个蓝色块之间都插入了白色块，也就是0，这样一来...[stride为2的卷积转置] 3.4 正卷积和转置卷积的换算关系 3.4.1 转置卷积的padding 从上面3个例子的转置卷积中我们可以发现，如果用正卷积实现转置卷积时，卷积核的大小是保持不变的，而

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深入理解神经网络中的反(转置)卷积

卷积前后向传播实现细节在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。先来看下一般训练框架比如Caffe和MXNet卷积前向实现部分代码： Caffe: ?...其实用不太严谨的方式来想，我们知道输入对应的梯度维度大小肯定是和输入大小一致的，而上一层传回来的梯度大小肯定是和输出一致的。而且既然是反向传播，计算过程肯定是卷积前向过程的逆过程。...所以是将权值转置之后左乘输出梯度，得到类似 buffer 大小的中间结果然后再接一个操作，就可以得到输入梯度了： ?...下面看下文章[5]中给出的示意图： ? https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf 假设卷积输入是，卷积核大小、步长和pad分别是，则输出大小是。...所以在实际应用中对于一些像素级别的预测任务，比如分割，风格化，Gan这类的任务，对于视觉效果有要求的，在使用反卷积的时候需要注意参数的配置，或者直接换成上采样+卷积。

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用SQL给经过两次转置的结果集添加列标题

问题：想合并两个结果集，并将它们转置为两列，另外还想给各组添加列“标题”。...表数据： mysql> select * from t1; +------+------------+ | a | b | +------+------------+ | 100...a, b, count(*)over(partition by a) cnt -- 每个分区的行数 from t1) x, (select...1 id union select 2) y) t -- 笛卡尔积制造2倍的行数 where rn <= cnt+1 -- 每个分区多出一行 union all select 1 flag1...from t2) x, (select 1 id union select 2) y) t where rn <= cnt+1

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SQL中SELECT语句详解「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本篇文章讲述SQL语句中的SELECT查询语句，以供参考，如有错误或不当之处还望大神们告知。...简单查询SELECT-FROM 用于无条件查询单张表中的行或列假设有表如图所示查询名字叫 ‘叶清逸’ 的记录： select * from T_USER where u_name = '叶清逸...“||” SQL中的连接符”||” 可将结果连接起来为一列 – 将u_name 和“的成绩为” u_score 连接起来 select u_name || '的成绩为' || u_score as...成绩 from T_USER ; 查询结果：条件查询SELECT-WHERE SQL中可以用SELECT-WHERE进行条件查询比较运算 ‘’ ‘>=’ ‘!...=’ SQL中可以使用条件运算符 ‘’ ‘>=’ ‘!=’ 过滤查询结果中的某些行，多个条件之间可以用 ‘and’ 连接。

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Python定义计算矩阵转置的函数

定义计算矩阵转置的函数 1）使用循环进行转置 matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]] # 打印矩阵 def printMatrix(m...: for ele in m: for e in ele: print('%3d' % e, end='') print('') # 转置矩阵...此处创建转置矩阵的行 for ele in m: for i in range(len(ele)): # rt[i] 代表新矩阵的第 i 行...逆向参数收集，将矩阵中多个列表转换成多个参数，传给 zip return list(zip(*m)) printmatrix(matrix) print('-'*40) printmatrix...说明： numpy 模块提供了 transpose() 函数执行转置，该函数的返回值是 numpy 的内置类型：array 调用 array 的 tolist() 方法可将 array 转换为 list

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「基础」SQL-Hive中的select from 解析

今天我们来讲讲Hive中最常用的 select from 语句知识要点。 Hive系列文章预计10-20篇，主要讲数据分析中最基础的SQL技能。每周定期更新，欢迎关注公众号。...01-查询表中的内容查询指定的某一列或某几列，命令如下： SELECT 列名1,列名2,…… FROM 表名; 查询表中的所有字段时，可以使用*代表所有字段。星号（*）是选取所有列的快捷方式。...命令如下： SELECT * FROM 表名; 如果我们想查询表 t_od_use_cnt 中的所有的user_id和use_cnt，具体命令如下： SELECT user_id ,use_cnt...比如这里我们的分区字段是date_8这个日期字段，工作中的表会要求我们必须限定查询哪几天的分区数据。...通常有必要给这些新产生的列起一个别名。已有列的列名如果含义不清晰也可以通过起别名的方式进行更改。不过别名只在本条SQL语句中生效，不影响原表中的字段名。

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Python定义计算矩阵转置的函数

定义计算矩阵转置的函数 1）使用循环进行转置 matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]] # 打印矩阵 def printMatrix...(m): for ele in m: for e in ele: print(‘%3d’ % e, end=”) print(”) # 转置矩阵 def transformMatrix(m):...此处创建转置矩阵的行 for ele in m: for i in range(len(ele)): # rt[i] 代表新矩阵的第 i 行 # ele[i] 代表原矩阵当前行的第 i 列 rt...，将矩阵中多个列表转换成多个参数，传给 zip return list(zip(*m)) printmatrix(matrix) print(‘-‘*40) printmatrix(transformMatrix...说明： numpy 模块提供了 transpose() 函数执行转置，该函数的返回值是 numpy 的内置类型：array 调用 array 的 tolist() 方法可将 array 转换为 list

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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...，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...4*3*2的矩阵可以看到，transpose(A,(2,1,0))是把0轴和2轴进行了交换元组(2,1,0)实际上定义了0轴、1轴、2轴的新顺序

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