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PHP数据结构（五） ——数组的压缩与转置

PHP数据结构（五）——数组的压缩与转置（原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、数组可以看作是多个线性表组成的数据结构，二维数组可以有两种存储方式：一种是以行为主序，另一种是以列为主序。...对于排序，可以通过从0开始扫描原数组的列，并将结果相应放入新数组的行。也可以采用下述的快速转置法。...快速转置数组算法：假设原矩阵为M，新矩阵为T，引入两个新的数组，数组num[col]为第col列非零元的个数，cpot[col]为第col列第一个非零元在新矩阵T生成的三元组顺序表的位置。...在转置前，先通过原矩阵M获取这两个数组，用于快速转换的计算。 PHP快速转置稀疏矩阵的源码如下： <?...php //快速转置稀疏矩阵 //根据原标准三元数组获取每一列非零元个数及第一个非零元的位置 /* 输入要求 array( 0=>array(0,1,33), 1=>

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卷积与转置卷积

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...当正向卷积步长不为1时（常常可能为2），转置卷积步长为：转置卷积填充由正向卷积的卷积核和填充决定：转置卷积的核和正向卷积一样：转置卷积的输出公式：转置卷积又称微步卷积(“微步...”的含义指：新的步长为1，而之前的步长为2，使得转置卷积的滑窗处理相比较卷积的“小”。)...，可以视作传统卷积操作的一种“逆向”传递过程；并且，转置卷积受“正向”卷积的参数约束,即步长stride和零填充（zero-padding）。...下面给出stride=1和padding=0、stride=1和padding=1、stride=2和padding=0、stride=2和padding=1的卷积和转置卷积例子。

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替换与转置函数

今天要跟大家分享两个经常会用到的函数——替换与转置函数！...不过replace好像使用起来没有substitute那么灵活，只能替换连续区域的本文。转置函数：关于转置的问题，曾经是专门有一期讲过的： excel数据转置——一维表与二维表之间的转化！...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，不要觉得函数转置操作太麻烦，如果是在多层函数嵌套中需要使用到数据转置，菜单是帮不上忙的，只有通过函数才能实现。...还有一点，这个函数的输出区域长宽度量一定要与原数据区域宽长度量严格一致（本例6行2列转2行6列），必须同时选定输出区域的单元格区域键入函数并使用以上组合键之后，结果才能生效。...当然，普通的转置，你通过选择性粘贴或者右键转置功能也可以实现。 ?

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不同列不同行的数据如何进行转置？

Table.Transpose( //转置...去除自定义列 Table.RemoveColumns(_,"自定义") ? B. 表格转置 Table.Transpose([去除自定义]) ? C....通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...Table.TransformColumns([转置],{"Column1",each try DateTime.ToText...到分割表格并转置这一步基本都一样 ? 2. 提升标题 Table.PromoteHeaders([转置]) ? 3.

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矩阵转置与矩阵相乘

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。前言写这篇博客的原因是为了记录一下矩阵转置与矩阵相乘的实现代码，供日后不时之需。...1.矩阵转置 1.1 简介把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做 A 的转置矩阵（Transpose of a Matrix），记作 A T A^T AT。...例如：因此，转置矩阵的特点：（1）转置矩阵的行数等于原矩阵的列数，转置矩阵的列数等于原矩阵的行数；（2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素。...列元素可以表示为：示例如下：矩阵相乘的特点：（1）当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时，A 与 B 才可以相乘。...（2）乘积 C 的第 m 行第 n 列的元素等于矩阵 A 的第 m 行的元素与矩阵 B 的第 n 列对应元素乘积之和。（3）矩阵 C 的行数等于矩阵 A 的行数，C 的列数等于 B 的列数。

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矩阵转置与矩阵相乘

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说矩阵转置与矩阵相乘[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!! 前言写这篇博客的原因是为了记录一下矩阵转置与矩阵相乘的实现代码，供日后不时之需。...1.矩阵转置 1.1 简介把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做 A 的转置矩阵（Transpose of a Matrix），记作 A T A^T AT。...例如：因此，转置矩阵的特点：（1）转置矩阵的行数等于原矩阵的列数，转置矩阵的列数等于原矩阵的行数；（2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素。...列元素可以表示为：示例如下：矩阵相乘的特点：（1）当矩阵 A 的列数等于矩阵 B 的行数时，A 与 B 才可以相乘。...（2）乘积 C 的第 m 行第 n 列的元素等于矩阵 A 的第 m 行的元素与矩阵 B 的第 n 列对应元素乘积之和。（3）矩阵 C 的行数等于矩阵 A 的行数，C 的列数等于 B 的列数。

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矩阵转置与矩阵相乘

前言写这篇博客的原因是为了记录一下矩阵转置与矩阵相乘的实现代码，供日后不时之需。...1.转置矩阵 1.1转置矩阵简介把矩阵A的行换成同序数的列得到的新矩阵，叫做A的转置矩阵(Transpose of a Matrix)，记作ATA^T。...例如： image.png 因此，转置矩阵的特点：（1）转置矩阵的行数是原矩阵的列数，转置矩阵的列数是原矩阵的行数；（2）转置矩阵下标（i，j）的元素对应于原矩阵下标（j，i）的元素...矩阵相乘的特点：（1）当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时，A与B才可以相乘。...（2）乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。（3）矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。

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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

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.

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python实现矩阵的转置_Python实现矩阵转置的方法分析

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。

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用SQL给经过两次转置的结果集添加列标题

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

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python转置矩阵函数_对python 矩阵转置transpose的实例讲解

np.asarray(img, dtype=’float64′) arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行，55列，...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...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

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HAWQ中的行列转置

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....subject与score用‘:’连接，段分隔符为‘,’。...| 2 1 | 谁 | 3 2 | 不 | 1 2 | 知 | 2 3 | 道 | 1 (6 rows) 要得到以下的结果，其中列数是不定的： c1 | c2...多列转多行原始数据如下： test=# select * from t1; c1 | c2 | c3 | c4 ----+----+----+---- 1 | 我 | 是 | 谁...如果列很多，需要叠加很多的union all，凸显乏味。更灵活的方法是通过笛卡尔积运算构造数据行，这种方法的关键在于需要一个所需行数的辅助表。

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python中矩阵的转置怎么写_Python 矩阵转置的几种方法小结

#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。

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oracle的行转列和列转行_sql中行转列

(SELECT DISTINCT ','+QUOTENAME([type]) FROM #temp FOR XML PATH('')),1,1,'') +N')) b' EXEC(@sql) --2.列转行...name], type1, type2 FROM #temp) a UNPIVOT ([amount] FOR [type] IN([type1],[type2])) b 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读好运

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Datatables获取选中行的某一列的数据

一、需求网上五花八门的获取方式有很多，但是很多都是过时的。方案都不可取。...二、获取方式我采用本办法拿到这个数据列 1、拿到整个表格 var table = $('#postTable').DataTable(); 2、拿到表格的所有数据 var data = table.rows...().data(); 3、拿到选择的列的隐藏数据id var report_Id = $("#report_Id:checked").val(); 4、通过遍历+判断的形式拿到需要的数据列 for (var...{ if(data[i]["report_Id"] == report_Id){ tableName = data[i]["biz_Table_Name"]; } } 三、所有代码 //获取选中行的表名列

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Numpy中的转置轴对换

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。...，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。...0,2)) ▲输出结果这里为了方便都将第一个轴和最后一个轴进行转置，三种转置方式得到的结果是一样的，不过可以看出swapaxes是以轴为单位的，并且只能传入两个轴参数。

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PyTorch中的转置卷积详解

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。...定义2.1 我们将kernel_size相同的，能还原输入shape的转置卷积，称为与direct conv相对应的 transpose conv。...′+2∗p′+(k′−1)]/s′ 初学者大多数会晕在这一步，因为转置卷积悄悄地偷换了2个概念，s’与p’。...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。

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由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

那么，转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现过程又是什么样的呢，笔者根据最近的预研项目总结出本文。 1....，通过与权重矩阵相乘层层传递，而卷积层则认为上一层的有些节点下一层其实是不需要的，所以提出了卷积核矩阵的概念，如果卷积核的大小是n*m，那么意味着该卷积核认为上一层节点每次映射到下一层节点都只有n*m个节点是有意义的...阴影部分就是3*3的卷积核（一般卷积核是个正方形，且边长为奇数），卷积核扫过时便与输入相乘再相加，最终得到2*2的输出，对应青色区域。...[no padding, stride=2的卷积] [padding=1, stride=2的卷积] 2.4 卷积核输入输出size与卷积核的关系上文中我们提到padding通常需要我们自己算出来，那么我们该怎么算呢...[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

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Python定义计算矩阵转置的函数

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...# ele[i] 代表原矩阵当前行的第 i 列 rt[i].append(ele[i]) return rt printmatrix(matrix) print('-'...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

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Python定义计算矩阵转置的函数

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...7 8 9 10 11 12 —————————————- 1 5 9 2 6 10 3 7 11 4 8 12 1 2 3 4 5 6 7 8 2）使用zip()函数转置...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

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