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python矩阵代码_python 矩阵

用python怎么实现矩阵的 只能用循环自己写算法吗 自带函数有可以算的吗 或者网上的算法可以用的 python矩阵怎么做?...5.矩阵 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return...T python 字符串如何变成矩阵进行矩阵 如输入一串“w,t,w;t,u,u;t,u,u”将其变成矩阵进行操作 需CSS布局HTML小编今天和大家分享: 你需要一个二维数组,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的方法:...df_T.to_excel(‘要 matlab里如何实现N行一列的矩阵变换成一行N列的矩阵 就是说A=1 2 3 4 如何使用函数将A变成 B=1 2 3 4 5 有两种方法可以实现: 矩阵: B

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Day1-线性-链表部分

一 题目 (链表逆的问题比较简单,不再赘述,故第一天嘛,搞一个链表逆升级版) 给定一个链表头指针,以及m,n,且m<=n,将链表从位置m到n逆,且要求不能申请额外空间 ?...首先我们思考,对于部分,我们需要考虑四个关键节点,即: (1) 逆段节点的头节点:它是逆段,逆后的尾节点,我们称之节点1 逆段节点的尾节点:它是逆段,逆后的头节点...,我们称之节点2 逆段节点的头节点的前驱:它的后继节点,最终指向节点2 同时节点1要连接上后继节点,即连接上,逆段尾节点的后继 即当输入m=2,n=4时,最终返回1 4...preHead->next = newHead; } else{//如果preHead是空,那就是从第一个节点开始逆的,那么逆段中,逆后的头节点,就是要返回的头节点...五 总结一下吧 线性中,链表问题主要解题思路: (1)巧用临时头节点 (2)双指针(也叫快慢指针) (3)然后就是这道题了,不是什么清奇的思路,就是捋清关键节点之前的关系

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卷积详解

卷积详解   前面文章对卷积做了讲解,感觉既然重新整理,就将系列概念整体做个梳理,也算是将自己知道的所有东西拿来献丑把。   ...卷积(Transposed Convolution)是后来的叫法,一开始大家都是称逆卷积/反卷积(Deconvolution),这个概念是在图像分割任务中被提出来的,图像分割需要逐像素的操作,对每一个像素做一个分割...这就是卷积名字的来源。有一些工作确实是这样实现的。   ...而在tensorflow和pytorch中,这一点是有差异的,两者是基于特征图膨胀实现的卷积操作,两者是是通过填充来进行特征图膨胀的,之后可能还会有一个crop操作。...到了最后就可以讨论形状的计算了,卷积是卷积的形状逆操作,所以形状计算就是原来计算方式的逆函数。

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替换与函数

今天要跟大家分享两个经常会用到的函数——替换与函数!...下面看一个例子: 手机号码属于私人信息,在大多数场合,是需要部分加密的,如果有一个很长的关于手机号码的列表信息,你不可能手动得一个个去调,这时候,使用替换函数批量替换就很有必要。 ?...函数: 关于的问题,曾经是专门有一期讲过的: excel数据——一维与二维之间的转化!...不过之前讲的都是怎么通过功能菜单以及插件做,今天要讲的是如何通过函数达到同样的效果,不要觉得函数操作太麻烦,如果是在多层函数嵌套中需要使用到数据,菜单是帮不上忙的,只有通过函数才能实现。...当然,普通的,你通过选择性粘贴或者右键功能也可以实现。 ?

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型FIR设计

本文首发于个人博客 1.设计目标 设计基于单口SRAM的型FIR,半并行实现,要求满足: 并行程度与串行程度参数可配置 数据位宽可配置,支持负数,负数为补码类型 2.参数表 名称 默认值 说明...structure.png 该FIR共分为四个部分: 输入部分:输入寄存器和单口RAM,用于控制输入端口信号,实现数据输入 计算部分:由多个串行单元组成,每个串行单元 串行计算,多个串行单元之间并行计算...输出部分:输出寄存器,用于控制输出端口信号实现结果输出功能 控制部分:产生时序控制信号,控制输入部分、计算部分和输出部分的运行 4.2.系统算法 以一个六阶的FIR为例,并行度为2,串行度为3(每个串行处理单元串行处理...而言,前一部分部分和在PE0的第0~2cycle中计算,后一部分部分和在PE1的3~5cycle中计算,同时,PE0在第3~5个周期中计算 ? 的部分和。因此对于 ?...输入部分RAM地址的控制信号为 ?

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excel数据——一维与二维之间的转化!

今天跟大家分享excel数据——一维与二维之间的转化!...▽ 我们在做数据搜集整理的时候 通常会遇到要将原始数据做处理 如下图案例所示 这是一张典型的一维 纵向的列代表某一个属性 横向的行代表某一条完整的记录 这也是我们接触最多的原始数据 可是有时候为了分析的方便或者作图的需要...本案例数据较少情况还没有那么严重 可是如果数据有几万条、几十万条呢 傻眼了吧,手动得累死 今天要交给大家的是数据 ●●●●● 逐步如下: ►首先选中要的源数据区域并复制 鼠标停留在一个空白单元格区域...然后右键选择黏贴——选择性粘贴—— 红色标注的图标就代表 点击之后就可以完成 或者复制并选择空白单元格之后 直接按Ctrl+Alt+V 在弹出菜单中最低端勾选复选框 确定之后就可以完成...或者务必要保存原始一维数据 在新的工作中再生成二维 以防一维丢失之后 想要再转化回来就需要费些功夫了 其实一维与二维之间的转化 数据透视也可以轻松做到 但是需要对数据透视有些基本了解 以后会出数据透视的教程

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