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.
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....英语 ------+------+------+------ 张三 | 80 | 70 | 60 李四 | 90 | 100 | 80 (2 rows) 在子查询中按...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。
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’<=0。...简单的说,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。
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。
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。...) ; 不要看 CASE WHEN 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
#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。
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
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。
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
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。
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。
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
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”。...by y.id) rn -- rn用于where条件 from (select 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
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
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
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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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 文章目录 1. 使用双重循环 2. 使用列表表达式 3. 使用zip函数 4. 使用numpy模块 1....arr = [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]] arr2 = [] # 数组的第二维维度...# 将arr 看做是一个打包后的数组 arr2 = zip(* arr) print(list(arr2)) ''' # 输出结果为: [(1, 4, 7, 10), (2, 5, 8, 11), (...使用numpy模块 # 使用numpy转置 import numpy as np arr = [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8,...9], [10, 11, 12]] arr = np.array(arr) # 这里可以三种方法达到转置的目的 # 第一种方法 print(arr.T) # 第二种方法 print(arr.transpose
[ohk7yx4qfo.jpeg] PROC TRANSPOSE是SAS中用来对数据集进行行列转置的过程步,有时候可能需要经过多次PROC TRANSPOSE才能得到我们想的结果。...今天无意中看到一篇博文,其中的例2(见上图),博主采用辅助变量加PROC TRANSPOSE来实现。下面我介绍另外两种方法。
文章目录 (1)方法一、使用numpy转置 (2)方法二、使用zip()函数 (3)方法三、使用python列表表达式【不占用额外空间,“原地修改”】 (4)方法四、新建列表B,使用双重循环添加元素 (...,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象,这样做的好处是节约了不少的内存。...【zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同:在 Python 3.x 中为了减少内存,zip() 返回的是一个对象。如需展示列表,需手动 list() 转换。】...(*)的作用是将变量中可迭代对象的元素拆解出来。...]互换 A[j][i], A[i][j] = A[i][j], A[j][i] print(A) # 输出 # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] 因为转置矩阵的对称性
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