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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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    构建AI智能体：五、Pandas常用函数介绍，CodeBuddy智能化处理Excel数据实例

    # 删除含NaN的行df.fillna(0) # 将NaN替换为0注意：此示例中导入了numpy包，声明了一个为NaN的数据列，进行效果演示四、数据操作1....，指将数据表的行列互换（即行变列、列变行），需加深印象，画重点！...df.T # 数据转置 转置的主要应用场景： 矩阵运算： 在进行线性代数运算时，如矩阵乘法，转置操作是必不可少的‌转置后的矩阵可以简化某些数学运算过程​​​​​​数据可视化： 在做数据报表展示时，转置数据可以更直观地展示在图表中‌以不同视角呈现数据...：例如学生成绩数据，转置前适合查看每个学生的成绩情况，转置后则便于观察每个学科的学习情况‌ 此处只做初步了解，后续遇到详细实际场景再详细说明；五、I/O操作1.读写文件​​​​​​​# 读取CSV...键）将两个数据集横向合并，类似于SQL中的JOIN操作。

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    1.9 PowerBI数据准备-逆透视，将二维表或多维表转换为一维表

    一维表每一行都是描述一个事物的一次性产生的完整属性信息，便于存储数据和后期计算、汇总；二维表直观易读，便于展示数据，不利于后期计算、汇总。...因此，很多时候需要在PowerQuery中将二维的甚至更多维的数据源表转换为一维表。举例1二维表转一维表，年月横向展开的。...STEP 2未选中的列变成了两列，一列属性，一列值，双击列标题改名后保存。图片举例2多维表转一维表，多层表头+多列维度。...STEP 2 保留合并的这一列，删除合并前的所有维度列，然后把合并的这一列拖动到第一列。STEP 3 点击菜单栏转换下的转置，切换行和列的位置。...图片STEP 4 转置后，点击表的左上角，将第一行作为列标题。STEP 5 按住Ctrl键选中维度列，然后点击菜单栏转换下的逆透视其他列。

    1.6K10

    Pytorch 转置卷积

    转置卷积（transposed convolution） 卷积不会增大输入的高和宽，通常要么不变，要么减半。而转置卷积则可以用来增大输入高宽。 假设忽略通道，步幅为 1 且填充为 0。...nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, bias=False) tconv.weight.data = K tconv(X) 2.3 填充，步幅和多通道 与常规卷积不同，在转置卷积中...例如，当将高和宽两侧的填充数指定为1时，转置卷积的输出中将删除第一和最后的行与列。...tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, padding=1, bias=False) tconv.weight.data = K tconv(X) 在转置卷积中...−1 行和列 将输入填充 k − p − 1 k-p-1 k−p−1 （ k k k 是核窗口） 将核矩阵上下、左右翻转 然后做正常卷积（填充 0 0 0、步幅 1 1 1） ( p ， s )

    2.7K30

    第一章2.11-2.16 向量化与 pythonnumpy 向量说明

    2.11 向量化 向量化是消除代码中显示 for 循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要....的数组 # 它既不是行向量也不是列向量,这导致他有一些不直观的效果 # 例如,如果我们将a.T也写出来,即a矩阵的转置形式,这时候看起来还是和a一样的. # 这是一种很奇特的结构,在编写程序一定要避免...print(a.T) [-1.17703191 -0.67152812 0.07475093 0.36539824 -0.07583196] # 所以这时候发现a和a的转置看起来是一样的,这时候我们...print a和a的转置的内积 # 我们会认为a和a的转置相乘,按理说应该被称为矩阵的外积,也就说应该会得到一个矩阵 # 但是实际上我们得到的是一个数字 print(np.dot(a, a.T)) 1.98120819241...5行1列的向量 print(a) [[ 0.74009072] [ 0.03667174] [ 0.91847869] [ 0.15726344] [ 0.41720873]] # 并且这时

    1.5K30

    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（7）——数据转换之其它转换

    透视表最主要的用途是行列转置，常被用于报表需求。MADlib的分类变量编码可以理解为一种特殊的单列变多列的数据转换，对每个类别值新增为一列，列的取值是0或1，表示行对象是否属于该类别。...熟悉SQL的用户肯定对pivot一词不会陌生，它的中文译作透视表或枢轴表，通常用来实现OLAP或报表系统中一类常见的行列转置需求。...转置列的值。 index TEXT 逗号分隔的列名，构成输出透视表的分组列（group by的列），分组汇总后的数据行存储在输出的透视表中。...array_accum1以‘val’的值为参数，调用array_add1函数生成相应的数组，并忽略val列中的NULL值。 （6） 在转置列中保持NULL值。...分别是行转列后生成的数字列名、聚合列名、聚合函数名、原表中需要转置的列名（本例有两列）、行转列后生成的惯用列名。

    3.7K20

    【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

    要处理哪一列，就直接 select('列名') 取出这一列就好，再 collect 。...我的数据有 2e5 * 2e4 这么多，因此 select 后只剩一列大小为 2e5 * 1 ，还是可以 collect 的。 这显然不是个好方法！因为无法处理真正的大数据，比如行很多时。...我对于 SQL 不是很了解，因此这个做法只是在构思阶段。...此外，我不清楚 SQL 的性能！我要调用很多次 df.iloc[i, 列] ，那这样会不会太慢了？ 3/3排序后加index然后转置查找列名 这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。

    5.9K30

    矩阵转置保姆级攻略：从刷题到工程落地，C语言实战+原理深挖让你一次吃透

    刷算法题时，“矩阵转置”是道典型的**“看起来简单，写起来易错”**的题目： 输入输出格式匹配难：原矩阵n行m列，转置后要m行n列，新手常搞反行列顺序； 数组操作易越界：题目没说n、m范围时，静态数组大小不好把控...二、实战通关：C语言实现矩阵转置（附可运行代码） 先看题目要求（和你提供的场景一致）： 输入：一行两个整数n, m（矩阵行数、列数，1≤n,m≤10），接下来n行，每行m个整数； 输出：m行n列的转置矩阵...步骤1：需求转化——把题目翻译成“代码逻辑” 原矩阵是n行m列，转置后是m行n列，核心逻辑是**“原矩阵的第i行第j列，转置后位于第j行第i列”**（即matrix[i][j] → matrix[j][...它的几何意义可以理解为**“矩阵所代表线性变换的‘镜像’”**——比如一个沿x轴拉伸的矩阵，转置后会沿y轴呈现对称的拉伸效果。 2. 工程场景：矩阵转置到底有啥用？...或者对“分块转置”“GPU并行转置”感兴趣？欢迎在评论区聊聊，我会选典型问题深入拆解！

    20910

    复杂表源的清洗方法

    第二张表，只有单一的维度，是为一维表。每一行即代表了一家公司一种产品的金额，行与行之间相互独立没有纵向的关系。 回顾上篇推文我们详细提到，数据复合交织的表格，复用性差，不适合作为数据源。...在Excel、Power Query、SQL和Python里，都有同样叫法的功能。个人认为，中文“透视”过于意译，并没能很形象地传达出英文Pivot的本意：围绕枢轴旋转。...因此掌握好二维转一维（逆透视，Unpivot）就是基础和关键。先来看看逆透视的原理图解。逆透视的基本思路是：首先锚定纵向的维度，然后把横向的维度，分别转置过去。...在Power Query 中，关键是选中锚定的维度（列），本例为公司列。然后选择【转换】——【逆透视列】——【逆透视其他列】即可。...我们不妨把表倒转过来——转置，那么横向的问题就转化为纵向问题，就可以重复上述步骤解决了。转置、填充并合并列后如下图所示。 经过这几步，复杂的2*2维表已经转为普通的二维表了！

    2.6K20

    3吴恩达Meachine-Learing之线性代数回顾-(Linear-Algebra-Review)

    ##3.1 矩阵和向量 如图 ：这个 ：这个 是 4×2矩阵 ，即 4行 2列，如 m为行， 为行， n为列，那么 为列，那么 为列，那么 m×n即 4×2 矩阵的维数即行数×列数 矩阵元素（矩阵项...如： 对于单位矩阵，有 AI=IA=A3.6 逆、转置 矩阵的逆：如矩阵 A 是一个 m×m 矩阵（方阵），如果有逆矩阵，则： 我们一般在 OCTAVE 或者 MATLAB 中进行计算矩阵的逆矩阵。...矩阵的转置：设 A 为 m×n 阶矩阵（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，即： A=a(i,j) 定义 A 的转置为这样一个 n×m 阶矩阵 B，满足 B=a(j,i)，即...(有些书记为 A’=B） 直观来看，将 A 的所有元素绕着一条从第 1 行第 1 列元素出发的右下方 45 度的射线作 镜面反转，即得到 A 的转置。...矩阵的转置基本性质: matlab 中矩阵转置： 直接打一撇，x=y’。

    1.5K40

    线性代数--MIT18.06(三)

    基本方法（行乘以列） 我们知道，矩阵 ? 的 ? 元为 ? 的第 ? 行与 ? 的第 ? 列的各元素相乘之和，即 ? 的第 ? 行与 ? 的第 ?...列点乘所得到的结果 ? 行的角度 正如第一讲所说，从行的角度来看，即 ? 的各行为 ? 的各行的线性组合构成， ? 的各行的线性组合的系数为 ? 的行的各个分量，即 ? 其中， ?...存在，那么在等式两边都左乘 ? ，即可得到 ，这与我们的前提假设存在非零解所矛盾，因此 ? 不存在。 3.1.3 AB的逆，A的转置的逆 对于 ? 和 ?...的转置的逆只需要将其转置即可 3.2 矩阵乘法习题课 2011年练习题 （http://open.163.com/movie/2016/4/5/B/MBKJ0DQ52_MBLPMC95B.html）...为任意矩阵，则矩阵运算的基本法则（rules of operations）如下 运算表示 备注说明 加法交换律 加法结合律 乘法结合律 乘法结合律 乘法结合律 转置 转置 转置 转置

    79640

    矩阵转置与矩阵相乘

    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...1.2实现 使用二维数组作为矩阵的存储结构，根据转置矩阵的特点，很容易得到转置矩阵。...×pm\times p的矩阵，B为p×np\times n的矩阵，那么称m×nm\times n的矩阵C为矩阵A与B的乘积，记作C=AB，其中矩阵C中的第 i行第j列元素可以表示为： image.png...（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。

    3.6K21

    矩阵转置与矩阵相乘

    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。...1.2 实现 使用二维数组作为矩阵的存储结构，根据转置矩阵的特点，很容易得到转置矩阵。...C=AB ，其中矩阵 C 中的第 i 行第 j 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。

    7.1K30

    矩阵转置与矩阵相乘

    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。...1.2 实现 使用二维数组作为矩阵的存储结构，根据转置矩阵的特点，很容易得到转置矩阵。...C=AB ，其中矩阵 C 中的第 i 行第 j 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。

    1.2K20

    关于ETL那些事情

    两次提取数据操作之间的时间跨度可以在几天/几小时到几分钟之间变化甚至接近实时。例如Web服务器日志文件在短时间内就可以有上百兆，而浪尖收集处理的数据集，则基本上是每秒几个GB。...例如，可以夸网络在目标机器上执行SQL语句实现连接两列作为SELECT语句的一部分。 数据转换(Transformation) 该步骤主要是将提取的数据转换为需要的格式，以便于存入另一数据仓库。...转换的过程中将使用一定的规则(业务强相关)或者lookup表或者和其它数据整合，浪尖在这里列出来几个常见的转换操作供大家参考： • 应用业务规则（所谓的派生，例如计算新的度量和维度）， • 清理（例如，...将NULL映射到0或“男”到“M”和“女”到“F”等） • 过滤（例如，选择仅加载某些列）， • 将一列分成多列，反之亦然， • 将来自多个来源的数据（例如，查找，合并）结合在一起， • 转置行和列，...• 应用任何种类的简单或复杂的数据验证（例如，如果一行中的前3列是空的，则拒绝来自处理的行） 数据加载（load） 将数据存储于目标数据仓库(hbase，hive等)，以供数据分析使用。

    1.9K70

    PCA-Statistics is the new sexy!!!

    PCA是为了更好地展示多维数据，通过线性转化，展示保留最多信息的主成分；将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的； PCA的理论假设是：方差越大，信息量越大； 拿生信数据来说，大概率上，我们是要看数据的分组情况...行n列的原始矩阵（sample为行，gene为列） 2）矩阵X每一个元素减去该列的均值（中心化） 目的是使所有维度的偏移都是以0为基础的（我们必须对数据中individual（sample）和observations...（gene）有区分和了解） 3）求出协方差矩阵 4）目的是协方差矩阵中除对角线外的元素为0，即实现协方差矩阵对角化； 5）将P按特征值进行排序，因为Y=PX，所以，中心化后的矩阵（转置）与特征向量矩阵（...转置）乘积后得到新的样本矩阵，取前两行即PC1和PC2； 这里把PCA的过程用我理解的基础函数，做了包装，大家试着理解一下吧： rm(list=ls()) ######数据集可用于测试PCA library...topic/factominer-users/BRN8jRm-_EM 6.http://blog.sciencenet.cn/home.php?

    95520

    C++ 特殊矩阵的压缩算法

    矩阵的内置操作有很多，本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。 什么是矩阵转置？ 如有 m行n列的A 矩阵，所谓转置，指把A变成 n行m列的 B矩阵。...3.2 以列为优先搜索 经过转置后，A稀疏矩阵的行会变成B稀疏矩阵的列，也可以说A的列变成B的行。如果在A中以列优先搜索，则相当于在B中以行优先进行搜索。...前文可知，基于原生稀疏矩阵上的转置时间复杂度为 O(m*n)。基于三元组表的 时间复杂度=稀疏矩阵的列数乘以稀疏矩阵中非零数据的个数。...可以采用另外一种方案提升转置性能。 其核心思路如下所述： 在原A稀疏矩阵中按列优先进行搜索。 统计每一列中非零数据的个数。 记录每一列中第一个非零数据在B三元组表中的位置。...如果在遍历时，能记录每列非零数据在B三元组表中应该存储的位置，则可以实现A三元组表中的数据直接以转置要求存储在B三元组表中。 重写上述的转置函数。

    2.6K30

    SQL | CASE WHEN 实战 -- 转置财报

    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。...可以直接注释掉一行而不影响其他行 2. 可在一行末尾添加注释而不影响其他行 3....year_, month_ ; 代码阅读顺序拆解：从(FROM) sales 表中读入数据 --> 按照年月分组(每一年有六个月，1:6 的关系) --> 将分组后的内容呈现(SELECT) 出来，形式为...，长是因为生成的列中每一行都需要根据需求定制。

    1.4K10

    迁移 valine 评论数据至 wordpress 数据库

    虽然是个笨办法，不过也还能用，简单做个记录（在wp根目录创建以下php文件，再将之前转换后的 json 数据丢到根目录访问即可。...此图已不再适用，需替换 rid 为 pid 来关联 objectId 评论父级 将符合 2617 评论的所有 rid 行设置其 comment_parent 为父评论的 comment_ID 2617...然后在 navicat mysql 编辑器中右键运行 sql 文件导入 wp_comments.sql 文件（需要将原有数据删除，在设计表选项卡中将自动递增设置为1），之后将已关联 commetn_post_ID...（2k+数据执行时长大概在 5s） 导入完成后将处理好的数据表右键转储为 sql 文件（包含数据和结构）导出为 sql 后再导入到 wordpress 数据库即可覆盖 wp_comments 数据表即可...一开始的 phpmyadmin 转 sql to json 再处理 json 转 sql 再到在线网站设计 sql 数据表后导入 wordpress，到现在直接使用 navicat 编辑、设计、导入转出全程本地化处理

    1.5K00
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