原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
# 常用库numpy import numpy as np array1 = np.array([1,2,3,4]) print(array1) # [1 2 3 4] array2 = np.array([ [1,2,6,9], [3,4,8,9], [3,5,9,9], [3,5,7,9], ]) print(array2) """ [[1 2] [3 4]] """ print(array1.shape) # (4,) 显示列的数量 print(array2.sh
报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张报表
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制，注意力Attention机制的最核心的公式为：
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
机器学习中的基本数学知识 注：本文的代码是使用Python 3写的。 机器学习中的基本数学知识 线性代数（linear algebra） 第一公式 矩阵的操作 换位(transpose) 矩阵乘法 矩阵的各种乘积 内积 外积 元素积(element-wise product/point-wise product/Hadamard product 加 低等数学 几何 范数(norm) 拉格朗日乘子法和KKT条件 微分（differential） 表示形式 法则 常见导数公式 统计学/概率论 信息论
说明： （1）over( )：开窗函数 （2）分区子句：partition by 字段 （3）排序子句：order by 字段 （4）开窗子句：三种开窗方式：rows、range、Specifying；使用开窗子句时一定要有排序子句 （5）分析函数是专门解决复杂报表统计，在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
matlab中的向量是只有一行元素的数组，向量中的单个项通常称为元素。Matlab中的向量索引值从1开始，而不是从0开始。
clc;clearall;closeall;t0=[11];a=[12;34]t=t0;t(1,:)=t0’\an=10;fori=2:nt(i,:)=t(i-1,:)’\a;endt
原文：OverIQ Tutorials 协议：CC BY-NC-SA 4.0 阶段：机翻（1） 人最大的痛苦就是说一些自己都不相信的话。——燕京学堂鹿会 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 C 编程教程 C 语言基础 C 编程导论 安装 Code::Blocks 创建和运行第一个 C 程序 C 程序的基本要素 关键字和标识符 C 语言中的数据类型 C 语言中的常量 C 语言中的变量 输入和输出 C 语言的输入和输出 使用 C 语言格式化输入和输出 C 语言中的表
ndarray概述 创建n维数组 接收的是列表类型，所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象
我将包括本文中讨论的每个矩阵操作的含义、背景描述和代码示例。本文末尾的“关键要点”一节将提供一些更具体矩阵操作的简要总结。所以，一定要阅读这部分内容。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
numpy是Python的高级数组处理扩展库，提供了Python中没有的数组对象，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等功能，可与C++、FORTRAN等语言无缝结合，树莓派Python v3默认安装就已包含了numpy。 根据Python社区的习惯，首先使用下面的方式来导入numpy模块： >>> import numpy as np （1）生成数组 >>> np.array((1, 2, 3, 4, 5)) #把Python列表转换成数组 ar
Python语言越来越流行，作为一种解释型语言，被广大程式爱好者广泛使用，相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多，那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法，方便大家查阅。 话不多说直接上程序（直接Ctrl C&V过去就可以执行） 1.numpy基础操作 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print('维度：',
思路：运用动态规划去解决问题，这个时候子问题并不是属于父问题的"前缀"，也不是属于父问题的"后缀",而是属于父问题的某个区间之内。
首先，两个矩阵要是想相乘需要满足，第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了
大家好！最近有很多朋友询问我关于 Matlab 的使用，于是我决定写一篇博客来分享一下我的经验。对于数学和编程爱好者来说，Matlab 是一个非常有用的工具。我自己在数学实验和数学建模竞赛中也经常使用它。那么，为什么 Matlab 这么受欢迎呢？
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
实现炫酷的网页动画效果，自然少不了css3中transform的属性，此属性功能丰富且强大，比如实现元素的位移translate(x,y)，缩放scale(x,y)，2d旋转rotate(angle)，倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等，利用这些属性可以实现基本的动画效果，如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果，我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix，matrix就是矩阵的意思，听起来是不是很高级，你没听错实现更高级的效果，你需要了解“矩阵”，听到“矩阵”，是不是很惊慌，当初笔者学习线性代数时也甚是无聊，真不知道这门课有啥用，没想到这门课在计算机领域应用十分广泛，比如本文说的动画效果，还有现在火爆的人工智能，真是悔不当初，当时没有好好学习这么课程。
Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。
变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是：在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更难反映被评价单位的差距。 由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同，不宜直接比较其差别程度。为了消除各项评价指标的量纲不同的影响，需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。各项指标的变异系数公式如下：
实现炫酷的网页动画效果，自然少不了css3中transform的属性，此属性功能丰富且强大，比如实现元素的位移translate(x,y)，缩放scale(x,y)，2d旋转rotate(angle)，倾斜变换skew(x-angle,y-angle)等，利用这些属性可以实现基本的动画效果，如果你要实现自定义和像素级别控制的高级动画效果，我们还需要深入了解它的另外一个属性——matrix，matrix就是矩阵的意思，听起来是不是很高级，你没听错实现更高级的效果，你需要了解“矩阵”，听到“矩阵”，是不是很惊慌，当初笔者学习线性代数时也甚是无聊，真不知道这么课有啥用，没想到这门课的在计算机应用领域应用十分广泛，比如今天说的动画效果，还有现在火爆的人工智能，真是悔不当初，当时没有好好学习这么课程。
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,根据向量表示 man 和 woman 的主要差异在性别 Gender 上，而 king 和 queen 的主要差异也是在 Gender 上。
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
深度学习是关于数据的，我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中，我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。
本节目录： 1. IML基本语句 2. 标量、向量与矩阵 （1）定义标量 （2）定义向量 （3）定义矩阵 3. 矩阵的元素运算 （1）四则运算 （2）比较运算 （3）取值运算 4. 矩阵运算 （1）矩阵相乘 （2）水平连接 （3）垂直连接 （4）转置 （5）截取运算符 ---- 【SAS Says · 扩展篇】IML：入门 你还在一边用SAS做统计分析、一边用MATLAB做矩阵运算吗？SAS IML模块可以直接做矩阵运算
引言：本文的练习整理自chandoo.org。多练习，这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中，认真思考，不断尝试，以此来磨练自己的公式与函数应用技能，也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。
给定两个矩阵A和B，要求你计算它们的乘积矩阵AB。需要注意的是，只有规模匹配的矩阵才可以相乘。即若A有Ra行、Ca列，B有Rb行、Cb列，则只有Ca与Rb相等时，两个矩阵才能相乘。
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在微生物组学数据分析之前，我们常常需要根据数据量纲的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理，也即数据标准化。数据标准化的目的是使数据的总体符合某种要求，例如使数据总体符合正态分布以方便参数检验、使数据范围相同以方便比较分析、使数据分布均匀以方便作图展示等。我们必须知道不同标准化方法的内涵，从而在实际研究中可以选择正确的数据标准化方法。
看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？
开篇话： 前段时间数说君征原创稿，果真得到了不少牛人的赐稿，比如本文的作者Ansta，作为数说工作室的特约撰稿人，将会承担下“【SAS Says】高级篇” 的写作。 SAS基础篇中，我们介绍了一些入门的东西。在进阶篇中，我们将介绍一些统计方面的SAS应用，包括主成分分析、判别分析、非参数检验、logistic模型等等。进阶篇要稍晚些与大家见面，我们首先邀请Ansta为大家带来高级篇，高级篇将介绍SAS的IML模块、SQL模块、宏语句以及贝叶斯（插一句，如果大家觉得好，求打赏，1元不嫌少，5元不嫌多；如果大
本次的练习是：如下图1所示，工作表中有11组数据，每组数据有6个数字，现在要统计多少组相同的数据，怎么使用公式实现？注意，每组中的数据可以是任意顺序。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
Oracle函数 很久之前更新了一篇Oracle的函数博文 http://blog.csdn.net/yangshangwei/article/details/51425458，分析函数并没有包括，这里作为单独的开篇来介绍一下 分析函数
可以通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合，从而得出总计值(也可以是平均值或总和)，即为查询集的每一项生成聚合。
，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数
AES 相对来说是一个比较重要的加密算法，应该去好好的了解一下，毕竟在对称加密中它的地位还是很高的。
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