很明显，我们想的是让others在最后一行： 这样，前10名是放在一起的，others放在最后一行。...真实的业务场景往往就是如此，我们只关心前10名的情况，前10行就给我老老实实地放这10个类别，剩下的放在最后一行，对于others，我关心的只是份额，甚至我一点也不关心，因为加在一起都不足10%。...（由此，我们可以想这么一个问题，排名最后的几个类别，如果合在一起占比不足10%，则直接显示为others，剩余的类别直接显示类别名，也就是直接显示类别名的数量是动态变化的。）...比如，当使用切片器时，我选择不同的年份，子类别的排序是不同的，甚至显示的子类别也不相同： 上图我们要特别注意，不论我选择哪一年，others永远是在最后一行，而且上面的10行数据都是按照从大到小的顺序排列...由于我们的数据是直接在表中进行设置的，因此表中的排名是不会随着切片器的选择变动而变化的，因此也就无法实现上面的效果。 那么上面的效果是如何做的呢？请持续关注【学谦数据运营】。
有位名字是xx，也的确是xx的同学问了这么一个问题： 以下用示例数据说明。...因此，学习编程，本质上是在学习解决问题的思路，是在学习如何将一个复杂问题拆解为一个一个简单的小问题，然后逐个击破。 而无论是在教学上，还是在工作上，生活上，诸多问题也都是这种思路。...] 注意此处[sales]是另一个表的度量值，在DAX圣经中，意大利人特地说明，引用度量值不带表，引用列必须用表。...基本上满足了小白的要求。 当然，美中不足的是，因为others这一行在中间，看着就有点别扭。...按照我个人的习惯，是前10行从大到小排列的子类别，最后一行显示others，如下图所示： 这个问题解决起来也不是很困难，关注【学谦数据运营】，下一篇详细解
往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 正文开始 上一篇文章的末尾，我放了一张动图： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是...： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales%从高到低排序 看上去好像不难。...其次，有年度切片器可以控制这张表，说明新建的表一定存在一个“年度”列。...子类别3 = [年度]&"-"&[子类别2] 对于不同的年份，每一个子列别上都附带着对应的年份，因此没有任何一个子类别是重复的，每一个子类别都对应着唯一的一个rankx，也就是说，我们解决了无法“按列排序...%从高到低排序 所以，剩下的问题就是如何在不显示子类别前面的年份的前提下，让不同年份对应的子类别不同，如下图所示： 关注【学谦数据运营】，下篇回答这个问题。
用go语言，已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果不能打印-1。 如果能，打印需要交换的次数，并且打印怎么交换。...灵捷3.5 大体步骤如下： 1.遍历矩阵的每一行和每一列，统计每行和每列的1的个数。...5.从第一行开始，逐行遍历矩阵，对于每一行，检查是否需要进行交换： • 如果该行的1的个数小于n/2，则说明需要进行行交换，找到一行与其交换，并更新swap数组。...7.最后，检查矩阵的对角线是否全为1： • 逐行遍历矩阵，如果某一行的对角线元素不为1，则说明无法满足条件，输出-1。
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...} } return count; } } 第一个...for循环控制行,第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标(此时 Low=high=第一个负数下标), 让count+(总长度-low)
2.NumPy数组存储在一个均匀连续的内存块中，访问更快；NumPy中的矩阵计算可以采用多线程的方式，计算更快。...补充： ”1矩阵“ np.ones((row,col)) 8.1.4、numpy 哪个是行、列？ 最后两组数为行和列。...倒是第一组为列，倒数第二组为行（若存在） 8.1.5、numpy 如何进行数据类型转换？...3）叉乘（np.cross）、外乘（np.outer） 细说NumPy数组的四种乘法的使用 8.1.7、numpy 索引和切片操作 举个例子： 补充： 花式索引 通过整型数组进行索引 花式索引为什么有两层中括号...以数组对象 arr 为例，向arr[]中传入数组作为参数，所以才有了两个中括号 在机器学习中常通过使用花式索引来打乱数据集的样本顺序，避免机器学习模型学习到样本的位置噪声，对于监督学习的数据集如果打乱了样本还需要打乱相对应的标签值
使数组不可变（只读） (★★☆) 44. 设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45....打印每个numpy标量类型的最小和最大可表示值 (★★☆) 48. 如何打印数组的所有值？(★★☆) 50. 如何在向量中找到最接近的值（给定标量）？(★★☆) 51....创建一个具有name属性的数组类(★★☆) 64. 设有一个给定的向量，如何让每个能被第二个向量索引的元素加1（注意重复索引的情况）？（★★★） 65....创建一个二维数组子类，使Z [i，j] == Z [j，i] (★★★) 86. 设有P个矩阵, 形状为(n,n); 以及p个向量, 形状为(n,1)....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97.
相比之下，整数数组索引允许使用另一个数组的数据构造任意数组。...整数数组索引的一个有用技巧是选择或修改矩阵中每一行的一个元素： import numpy as np # 创建一个新数组，我们将从中选择元素 a = np.array([[1,2,3], [4,5,6...例如，假设希望将一个常量向量加到矩阵的每一行，可以这样做： import numpy as np # 将向量v加到矩阵x的每一行， # 结果存储在矩阵y中 x = np.array([[1,2,3],...看看这个使用广播功能的版本： import numpy as np # 将向量v加到矩阵x的每一行， # 结果存储在矩阵y中 x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9...支持广播的函数被称为通用函数，可以在Numpy的文档中找到所有通用函数的列表。
既然如此，是否存在一个方法在不改变存储信息（非零元素的行、列外加上值）的情况下可以降低这一操作的时间复杂度？今天要介绍的 DOK 格式的稀疏矩阵就是这样！...当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。...考虑到散列表是按照键来快速计算（时间复杂度 O(1)）出对应值的内存地址，然后按照内存地址读取对应的值；又因为对于一个矩阵的元素访问操作而言，我们都是根据行列索引来获取对应位置的值。...dok_matrix((M, N), [dtype])：会实例化一个 M 行 N 列元素类型为 dtype 的全 0 矩阵。dtype 是一个可选参数，默认值为双精度浮点数。...至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率，继续改进三元组的存储方式可能不好办了，需要换一种存储方式。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具...答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...输入： 输出： 答案： 12.从一个数组中删除存在于另一个数组中的元素？ 难度：2 问题：从数组a中删除在数组b中存在的所有元素。 输入： 输出： 答案： 13.获取两个数组元素匹配的索引号。...答案： 42.如何在numpy中进行概率抽样？ 难度：3 问题：随机抽样iris的species，使setose是versicolor和virginica的数量的两倍。...答案： 方法2是首选，因为它创建了一个可用于采样二维表格数据的索引变量。 43.用另一个数组分组时，如何获得数组中第二大的元素值？ 难度：2 问题：第二长的物种的最大价值是什么？
Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！ Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。...Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。Numpy对矩阵运算进行了优化，使我们能够高效地执行线性代数运算，使其非常适合解决机器学习问题。...与Python列表相比，Numpy具有的另一个强大优势是具有大量优化的内置数学函数。这些函数使你能够非常快速地进行各种复杂的数学计算，并且用到很少代码（无需使用复杂的循环），使程序更容易读懂和理解。...：shape[0] # 行 矩阵第二维的长度：shape[1] # 列 ……....=0.1, size=[4, 5]) print(array_normal) print(array_normal.ndim) Numpy数组操作 数组的索引 array[start : end]
比如 V_2 表示向量中的第二个元素，在上面淡黄色的图中是-8。 矩阵 矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。...淡黄色图中有一个矩阵的例子：一个 2×3 的矩阵 (行数×列数)。下图中是另一个矩阵和对应的表示形式。 ? 张量 三维张量是按照一定规律排列在方格中的数组，其中一个变量数字表示轴。...张量有三个索引，其中第一个索引表示行，第二个索引表示列，第三个索引表示轴。例如，V_232 指向第二行、第三列、第二轴的元素，在下图右边的张量中表示 5。 ?...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。...对矩阵第二行的元素进行相同的计算：4*1 + 0*5 = 4。同样，再计算矩阵第三行的元素：2*1 + 1*5 = 7。 这里还有另一个例子： ? 在这里，我们给出一个备忘录： ?
比如 V_2 表示向量中的第二个元素，在上面淡黄色的图中是-8。 矩阵 矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。...淡黄色图中有一个矩阵的例子：一个 2×3 的矩阵 (行数×列数)。下图中是另一个矩阵和对应的表示形式。 张量 三维张量是按照一定规律排列在方格中的数组，其中一个变量数字表示轴。...张量有三个索引，其中第一个索引表示行，第二个索引表示列，第三个索引表示轴。例如，V_232 指向第二行、第三列、第二轴的元素，在下图右边的张量中表示 5。...矩阵和向量的运算 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。...这里还有另一个例子： 在这里，我们给出一个备忘录： 矩阵间的加减法 矩阵间的加减法非常简单直接。这里要求，两个矩阵需要维度相同，运算结果也会是一个相同维度的矩阵。
向量（Vector） 向量是一个有序的数字数组，可以在一行或一列中。 向量只有一个索引，可以指向矢量中的特定值。 例如，V2代表向量中的第二个值，在上面的黄色图片中为“-8”。 ?...▌矩阵（Matrix） ---- 矩阵是一个有序的二维数组，它有两个索引。 第一个指向行，第二个指向列。 例如，M23表示第二行和第三列中的值，在上面的黄色图片中为“8”。 矩阵可以有多个行和列。...请注意，向量也是一个矩阵，但只有一行或一列。 在黄色图片的例子中的矩阵也是2×3维的矩阵（行*列）。 下面你可以看到矩阵的另一个例子及其符号： ?...像这样： 1 * 1 + 3 * 5 = 16 我们对矩阵的第二行中的值也做同样的操作： 4 * 1 + 0 * 5 = 4 再次计算矩阵的第三行： 2 * 1 + 1 * 5 = 7 这是另一个例子：...你还学会了如何对这些数学对象进行乘，除，加和减操作。 此外，您已经了解了矩阵的最重要属性，以及为什么它们使我们能够进行更高效的计算。
NumPy 库包含多维数组和矩阵数据结构（你会在后面的章节中找到更多关于这个的信息）。它提供ndarray，一个同构的 n 维数组对象，并提供了一些有效操作的方法。...当第一个索引改变时，矩阵按列存储在内存中一列一列地变化。这就是为什么 Fortran 被认为是一种基于列的语言。而在 C 中，最后一个索引最快变化。矩阵按行存储，使之成为基于行的语言。...，但前提是一个矩阵只有一列或一行。...NumPy 库包含多维数组和矩阵数据结构（你将在后面的部分中找到更多信息）。它提供了ndarray，一个同构的 n 维数组对象，并提供了方法来高效地对其进行操作。...随着第一个索引的变化移动到下一行，矩阵按列存储。这就是为什么 Fortran 被认为是一种列主语言。另一方面，在 C 中，最后的索引变化最快。矩阵按行存储，使其成为一种行主语言。
np.diff() 若给定一个数组，我们该如何求取该数组两个元素之间的差？NumPy 提供了 np.diff() 方法以求 A[n+1]-A[n] 的值，该方法将输出一个由所有差分组成的数组。...按行堆叠即将需要的向量或矩阵作为新矩阵的一个行，按列堆叠即一个向量作为新矩阵的一列。...以下展示了 np.vstack((a,b,c)) 如何将向量 a、b、c 分别作为新矩阵的第一行、第二行和第三行： # directly stack with lists passed in the same...NumPy 数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的，从零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。...例如它会隐式地把一个数组的异常维度调整到与另一个算子相匹配的维度以实现维度兼容。
假设你现在手头上有一个用户的观影历史数据矩阵，这个矩阵的行表示用户，列表示电影，矩阵中的元素为观众给电影的星级，1-5代表着用户对电影的喜爱程度递增。...矩阵局部见下图： 如果需要设计一个简单的算法向观众001推荐他可能喜欢的电影，在协同过滤推荐算法里，如果使用基于基于用户的协同过滤，我们需要先找到与观众001相似的另一个用户B，并将B感兴趣而...目前矩阵补全主要被应用在图像恢复（SR）和推荐系统（协同过滤）两个方面。...那么，问题就变成了针对这样一个非常稀疏并且低秩的大矩阵，如何实现比较准确同时速度比较快的推荐呢？...数据，局部见下图： 4.2.2 数据预处理 将数据转置为一个矩阵，其中行索引为用户ID，列索引为电影ID，矩阵内元素为用户对电影的评级。
确认矩阵的尺寸另一个常见的错误是矩阵的尺寸与你的预期不一致。在Matlab中，可以使用 size 函数来获取矩阵的尺寸信息。当你进行矩阵操作时，请确保你的代码与矩阵的尺寸相匹配。...例如，想要对图像进行像素级操作时，如果使用的索引超出了图像的大小，就会出现该错误。下面是一个示例代码，演示了如何解决这个问题。...在MATLAB中，访问矩阵和向量是非常常见的操作。MATLAB提供了几种方式来访问矩阵和向量的元素，包括使用索引、切片和逻辑索引。使用索引访问元素：对于向量，可以使用单个索引来访问特定位置的元素。...例如，A(3)将返回向量A中索引为3的元素。对于矩阵，可以使用两个索引来访问特定位置的元素。例如，A(2, 1)将返回矩阵A中第2行第1列的元素。...对于矩阵，可以使用两个冒号来同时指定行和列的切片范围。例如，A(1:3, 2:4)将返回矩阵A中第1到3行和第2到4列的元素。
一个非常大的矩阵的例子是，因为它太大而不能存储在内存中，这是一个显示从一个网站到另一个网站的链接的链接矩阵。...多个数据结构可以用来有效地构造一个稀疏矩阵;下面列出了三个常见的例子。 Dictionary of Keys。在将行和列索引映射到值时使用字典。 List of Lists。...矩阵的每一行存储为一个列表，每个子列表包含列索引和值。 Coordinate List。一个元组的列表存储在每个元组中，其中包含行索引、列索引和值。...还有一些更适合执行高效操作的数据结构;下面列出了两个常用的示例。 压缩的稀疏行。稀疏矩阵用三个一维数组表示非零值、行的范围和列索引。 压缩的稀疏列。...与压缩的稀疏行方法相同，除了列索引外，在行索引之前被压缩和读取。 被压缩的稀疏行，也称为CSR，通常被用来表示机器学习中的稀疏矩阵，因为它支持的是有效的访问和矩阵乘法。
译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（ 例如，arr...x[ind] ''' array([[71, 86], [60, 20]]) ''' 花式索引也可以用在多个维度上。...示例：选择随机点 花式索引的一个常见用途是从矩阵中选择行的子集。...使用花式索引修改值 正如可以使用花式索引来访问数组的某些片段，它也可以用于修改数组的某些部分。...在数据密集型应用中有效使用 Python 的关键是，了解一般的便利例程，如np.histogram以及它们何时适用，但也知道如何在需要更精准的行为时使用更低级别的功能。
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