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matlab—基本操作与矩阵输入

，前面表示行，后面表示列 >>A([1 3],[1 3]) = ，前面的[1 3]表示，第一行和第三行，后面的[1 3]表示第一列和第三列 3.2.1 替换矩阵值 方法：A() = []，等号左边是索引.../B（两矩阵对应位置上的元素相除） 3.3.2 矩阵与实数运算 X1 = A+a = （将矩阵各位置上的值分别加上该实数） X2 = A/a = A..../a（将矩阵各位置上的值分别除以该实数） X3 = A^a = A^2 = A*A（满足矩阵与矩阵相乘的法则） X4 = A....min的作用是求出矩阵所有元素中的最小值） sum(A) = 8 7 18（sun函数的作用是计算矩阵每一列的和） sum(sum(A)) = 33（sum外面嵌套一个sum的作用是求出矩阵内所有元素的和...） mean(A)（mean函数的作用是计算矩阵每一列的平均数） mean(mean(A))（mean外面嵌套一个mean的作用是求出矩阵内所有元素的平均数） sort(A) = （sort函数的作用是将矩阵每一列元素从小到大进行排序

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PostgreSQL中的查询简介

WHERE column_name comparison_operator value WHERE子句中的比较运算符定义应如何将指定列与值进行比较。...在本节中，我们将解释并提供一些常用查询子句的示例。 除了FROM和WHERE之外，最常用的查询子句之一是GROUP BY子句。它通常在您对一列执行聚合函数时使用，但与另一列中的匹配值相关。...UNION运营商的工作方式与JOIN条款略有不同，不是打印从多个表作为使用一个唯一的列结果的SELECT语句，而是用UNION将两个SELECT语句结果结合成一列。...; 它只需要从名称列中与Barbara中的name行找到wins列的值，并且子查询和外部查询返回的数据彼此独立。...但是，有些情况下，外部查询必须首先读取表中的每一行，并将这些值与子查询返回的数据进行比较，以便返回所需的数据。在这种情况下，子查询称为相关子查询。 以下语句是相关子查询的示例。

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2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。 你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值

2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。

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NumPy学习笔记

，结果是数组中每个元素相加： 还可以做平方运算： dot方法是点乘，既a的行与b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素： 除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘...和jk相乘后，变为ik，j维度消失了： 上图的ij,jk->ik改成ij,jk->，既结果是零维，矩阵相乘就变成了内积计算： 关于轴 约减，即减少元素的数量，以sum方法为例，例如一个2行2列的二维数组...，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max、mean等函数也支持axis参数，做类似操作（mean是计算平均值...，要注意的是入参是元组： 这个图比较形象，二维数组在深度方向堆叠，形成了三维数组： concatenate函数也能实现堆叠功能： column_stack：将每个一维数组作为一列，水平堆叠...row_stack：将每个一维数组作为一行，垂直堆叠 分割 与堆叠相对应的是分割：水平分割、垂直分割、深度分割 先来看水平分割hsplit，就像切竖着西瓜，西瓜在水平方向被分割成几段： 垂直分割

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如何管理SQL数据库

请注意，命令末尾的WHERE子句告诉SQL要更新哪一行。column_A中保持的value值与您要更改的行对齐。...UPDATE table SET column_1 = value_1, column_2 = value_2 WHERE column_A=value; 插入一列 以下命令语法将向表中添加新列： ALTER...请注意，value应该是指定column的值和要查询的行： SELECT * FROM table WHERE column = value; 使用比较运算符 WHERE子句中的比较运算符定义应如何将指定列与值进行比较...： SELECT SUM(column) FROM table; 与AVG函数一样，如果在包含字符串值的列上运行SUM函数，它可能会返回错误或只是0，这取决于您的RDBMS。...INNER JOIN将返回两个表中具有匹配值的所有记录，但不会显示任何没有匹配值的记录。 通过使用外部 JOIN子句，可以从两个表中的一个表中返回所有记录，包括在另一个表中没有相应匹配的值。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（7）——数据转换之其它转换

在PostgreSQL数据库中，声明为严格的转换函数将忽略具有null值的数据行，也就是说聚合操作将不会被应用到含有null值的行。...在PostgreSQL数据库中，声明为严格的转换函数将忽略具有null值的数据行，也就是说聚合操作将不会被应用到含有null值的行。...将按照id分组，每个piv值（不含NULL）对应两列，分别代表对val与val2的聚合值，结果中共有6个由行转成的列，共3行。 （11） 同一列使用多个聚合函数。...可以对同一列执行不同的聚合函数，按参数给出的聚合函数顺序，pivot函数为每个聚合函数生成由行转成的列。...本例中piv有三个不同值，分别执行avg与sum两种聚合操作，因此结果中有6个由行转成的列，共3行。 （12） 对不同列使用不同的单一聚合函数。

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Python学习之numpy札记

，里面的只全部为0 a = np.ones((3,4)) #生成一個三行四列的矩阵，值为1 a = np.empty((3,4)) #生成一個三行四列的矩阵，值为0 a = np.arange(1,10,2..., 相乘之后的数值组成的一个矩阵 print(np.dot(a,b)) #矩阵与矩阵相乘,第一個矩阵的列等于第二个矩阵的行 print(a.dot(b)) #跟上面的结果是一样的 a = np.random.random...###') print(np.sum(a,axis=1)) #矩阵每行的求和 print(np.sum(a,axis=0)) #矩阵每列的求和 print(np.min(a)) #矩阵最小值 print...()) #将三行四列的一个矩阵的值重新放到一个新的矩阵中 for item in A.flat: #A.flat返回一个可迭代类 print(item) 4.矩阵变换 A = np.array...，变成一个序列 print(C) print(A[np.newaxis,:]) #将A加一个维度，从一个序列变成由一行组成的矩阵 print(A[:,np.newaxis]) #将A加一个维度，从一个序列变成由一列组成的矩阵

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matlab基础与常用语法

，则需要根据行和列的方向作区分 clc E = [1,2;3,4;5,6] % a=sum(x); %按列求和(得到一个行向量） a = sum(E) a = sum(E,1) % a=sum(x,2)...; A A(2,1) A(3,2) % （2）取指定的某一行的全部元素（输出的是一个行向量） clc;A A(2,:) A(5,:) % （3）取指定的某一列的全部元素（输出的是一个列向量） clc;A...(A) % 将矩阵A的行数返回到第一个变量r，将矩阵的列数返回到第二个变量c r = size(A,1) %返回行数 c = size(A,2) %返回列数 %% repmat函数 % B = repmat...（V的每一列都是D中与之相同列的特征值的特征向量） [V,D]=eig(A) %% find函数的基本用法 % 下面例子来自博客：https://www.cnblogs.com/anzhiwu815/...clc;X = [1 -3 0;0 0 8;4 0 6] ind = find(X) % 这是因为在Matlab在存储矩阵时，是一列一列存储的，我们可以做一下验证： X(4) % 假如你需要按照行列的信息输出该怎么办呢

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精通Excel数组公式008：数组常量

列数组常量（垂直数组常量） 如下图1和图2所示，如果使用公式引用一列中的项目，当按F9评估其值时，会看到：在花括号内放置了一组项目，文本被添加上了引号，分号意味着跨行，且项目列使用分号。 ?...图19是一个查找表，在第一列是经排序的产品名称，第2至8列是其组成成本，现在需要同时查找第2、4、5、7和8列，获取成本并将它们相加。...你可以添加一个辅助列，放置上述各列相加后的值，然后使用VLOOKUP函数查找相应的值。...其实，你可以使用代表这些列的数字组成的数组作为VLOOKUP函数的参数col_index_num的值，如下图19所示，以获取相应的5个值{1.35,2.15,3,2,4}。 ?...图25：两个数组相乘，然后求和。在SUM函数的参数number1中的这个数学数组运算涉及到两个数组常量，不需要按Ctrl+Shift+Enter键。 ? 图26：单元格区域和数组常量相乘，然后求和。

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常见矩阵运算Python

a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]); 1 计算每一列、行的和 a2=a1.sum(axis=0);//列和，这里得到的是1*2的矩阵 a3=a1.sum(axis=1);//行和，这里得到的是...3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值 1 2 3 计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值...a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值...，这里使用的是numpy中的max函数 np.max(a1,1);//计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵 np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引 np.argmax...a=mat(ones((3,3))); b=a[1:,1:];//分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素 1 2 矩阵的合并 a=mat(ones((2,2))); b=mat(eye(2));

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python的常见矩阵运算

矩阵转置  a1=mat([[1,1],[0,0]]); a2=a1.T; 4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和  a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]); 计算每一列、行的和  a2...=a1.sum(axis=0);//列和，这里得到的是1*2的矩阵 a3=a1.sum(axis=1);//行和，这里得到的是3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值...,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数 np.max(a1,1);//计算所有行的最大值...，这里得到是一个矩阵 np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引 np.argmax(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引 5.矩阵的分隔和合并  矩阵的分隔...a=mat(ones((3,3))); b=a[1:,1:];//分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素 矩阵的合并  a=mat(ones((2,2))); b=mat(eye(2)); c=

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python的常见矩阵运算

a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]); 计算每一列、行的和 a2=a1.sum(axis=0);//列和，这里得到的是1*2的矩阵 a3=a1.sum(axis=1);//行和，这里得到的是...3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值 计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 a2...=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值...，这里使用的是numpy中的max函数 np.max(a1,1);//计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵 np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引 np.argmax...a=mat(ones((3,3))); b=a[1:,1:];//分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素 矩阵的合并 a=mat(ones((2,2))); b=mat(eye(2)); c=vstack

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使用Octave来学习Machine Learning(二)

矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A = 1 2...我们知道，行向量和列向量分别是一行三列和三行一列的矩阵，那举一反三的你一定知道该怎么定义了吧？...当然还有一些对元素做操作的运算，比如 log(A) 是每个元素求对数，exp(A) 是对每个元素求 e 的指数，abs(A) 是求绝对值，当然还有很多，就不一一列举了。...用 [val, ind] 接收的话，val 的值为最大值，ind 为这个值在该列的索引位置。max(A,B) 将取每个位置中 A 与 B 较大的元素。min 和 max 操作是一样的。...= 21 sum 和 max 一样，默认情况下是列运算，行向量输出，但参数设置为 2 的时候，则是行求和，列向量输出。

1.1K60

技巧：Excel用得好，天天没烦恼

双击实现快速应用函数 同一个函数就不用一个一个敲啦。当你设置好了第一行单元格的函数，只需要把光标移动到单元格的右下角，等到它变成一个小加号时，双击，公式就会被应用到这一列剩下的所有单元格里。...当你想快速插入一列时，键入Ctrl + Shift + ‘=' （Shift + ‘='其实就是+号啦）就能在你所选中那列的左边插入一列，而Ctrl + ‘-‘（减号）就能删除你所选中的一列。 7....SUMIF 函数 Sum的意思是“加和”，再加上“IF”，意思就是对范围中符合指定条件的值求和。 例如，假设在含有数字的某一列中，需要对大于 1000000 的数值求和。 请使用以下公式： 4....SUMPRODUCT函数 这个函数的功能是在给定的几组数组中，将数组间对应的元素相乘，并返回乘积之和。...通常可以将两个函数联合起来进行表间关联关系查询，通过match函数找到匹配单元位置号，再用这个位置号，通过index函数找到与匹配值对应的关联值。 为什么别人做事总比你快？这下明白了吧。

1.9K40

【1.2】 评价类模型之层次分析法中判断矩阵的填写方法、一致性检验的步骤、以及根据判断矩阵计算权重的方法

; end ---- 通过判断矩阵求权重 方法一、算数平均法求权重 第一步：将判断矩阵按照列归一化（每一个元素除以器所在列的和） 第二步：将归一化的各列相加（按行求和） 第三步：将相加后得到的向量中的每个元素除以...= sum(A); %sum函数默认是对矩阵的每一列进行累加，即按行求和 SUM_A = repmat(Sum_A,n,1); %将Sum_A这个行向量，重复n行，重复一列 Stand_A.../n) %把归一化的矩阵的每一行累加，然后除以n,得到权重 方法二、几何平均法求权重 第一步：将A元素按照行相乘得到一个新的列向量 第二步：将新的列向量的每个分量开n次方 第三步：对该列向量进行归一化即可得到权重向量...V的列向量（V的每一列都是D中与之相同列的特征值的特征向量） [V,D] = eig(A); Max_eig = max(max(D)); %求出矩阵A的最大的特征值 [r,c]=find(D =...= Max_eig , 1); %返回最大特征值所在的行和列，其中C记录所在列 disp('特征值法求权重的结果为：'); disp( V(:,c) ./ sum(V(:,c)) ) %对最大特征值对应的特征向量进行归一化处理

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python-numpy

或,与 # 常用函数 print(array2.sum(axis=1)) # [109 115 208 115] 每行的总和 print(array2.sum(axis=0)) # [ 10 16...(0,9,20) # 0到9之间随机20个值, 包含0,9 # 对于shape 相同的 # 就是对应位置相减 # 对应位置相乘(A*B) shape不变 # 对于shape不同...与上边功能相同 8行 此时 列数自动计算 # np.hstack(矩阵1,矩阵2) 横着拼接 ,注意行相同 # np.vstack(矩阵1,矩阵2) 垂直拼接,注意列相同 # np.hspilt...# 每列进行比较 [x,y,z] x矩阵第一列中最大的元素的下标,y为第二列 array2[max_line,np.arange(array2.shape[1])] # 输入 那些最大值所在行,以及列数...最后返回矩阵中 每列的最大值 three = np.tile([[1,2],[3,4]],(2,3)) # 以 array2 行变为原来2倍,列变为3倍 """ [[1 2] [3 4]] [[

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学习SQL【5】-数据更新

RDBMS，该语法适用于的DB2，SQL,SQL Server,PostgreSQL和MySQL，但不适用于Oracle. 2：列清单的省略 对表进行全列INSERT时，可以省略表名后的列清单。...) 通过隐式方法设定默认值，在清单中省略相应的列和值： INSERT INTO ProductIns (product_id, product_name, product_type, purchase_price...; DELETE语句删除的对象不是表或者列，而是记录（行）。...使用UPDATE语句可以将值清空为NULL（但只限于未设置NOT NULL约束的列）。 4：多列更新 UPDATE语句的SET 子句支持同时将多个列作为更新对象。...遇到这种需要在同一个处理单元中执行一系列更新操作的情况，一定要使用事务来进行处理。所以，事务是需要在同一个处理单元中执行一系列更新处理的集合。

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