先看一个数据， data为data.frame格式 ? 进行转置 t(data) ? 数值型数据全部变成了字符型，怎么回事？其实是因为cluster那一列数据并不是数值型，而是字符型。...因为这一列代表某一群细胞，如cluster0.所以才会出现这个情况。 转置会先将data.frame用as.matrix()转成矩阵格式，然后再转置，最终得到一个矩阵。...因为data.frame可以存放多个类型的数据，但matrix只能存放同一种数据类型，对于输入的data.frame而言,如果有字符型数据，那么整个data.frame的数值型数据都会被转成字符型·。...想将字符型数据再变成数值型向量可参考：https://blog.csdn.net/Candle_light/article/details/84374814
今天跟大家分享excel数据转置——一维表与二维表之间的转化！...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转置 ●●●●● 逐步如下： ►首先选中要转置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——转置 红色标注的图标就代表转置 点击之后就可以完成转置 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转置复选框 确定之后就可以完成转置...我们在数据采集环节 接触到的原始数据更多的是一维表 即列代表属性、行代表记录 ●●●●● 下面对比一下Eviews、SPSS、Stata等主流的数据分析软件界面 以及一些主流的数据库产品 默认的都是列代表属性...行代表记录 SPSS22界面 stata12界面 Eviews9.0界面 因此在数据整理的时候 不要随便将一维表转化为二维表 或者务必要保存原始一维表数据 在新的工作表中再生成二维表 以防一维表丢失之后
数组转置和轴对换 转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...0.9394, 3.7662, -1.3622], [ 4.948 , -1.3622, 4.3437]]) 对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置...简单的转置可以使用.T，它其实就是进行轴对换而已。...[ 3, 7]], [[ 8, 12], [ 9, 13], [10, 14], [11, 15]]]) swapaxes也是返回源数据的视图
transpose 和 permute 函数 view 和 contigous 函数 squeeze 和 unsqueeze 函数 在搭建网络模型时，掌握对张量形状的操作是非常重要的，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理...它并不改变张量中元素的数量，也不改变每个元素的值，只是改变了元素在张量中的排列顺序。在二维情况下，transpose相当于矩阵的转置，将行变为列，列变为行。...在内部实现上，reshape通常通过修改张量的元数据（如shape和strides属性）来实现，而不需要重新排列数据本身。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。...transpose（转置）函数可以实现交换张量形状的指定维度，permute可以一次交换更多维度。
为什么是转置卷积 转置卷积(Transposed Convolution)常常在一些文献中也称之为反卷积(Deconvolution)和部分跨越卷积(Fractionally-strided Convolution...)，因为称之为反卷积容易让人以为和数字信号处理中反卷积混起来，造成不必要的误解，因此下文都将称为转置卷积，并且建议各位不要采用反卷积这个称呼。...理解转置卷积这个概念是很重要的，因为它在若干重要的文献中都有所应用，如： 在DCGAN中的生成器将会用随机值转变为一个全尺寸(full-size)的图片，这个时候就需要用到转置卷积。...需要注意的是：这里的转置卷积矩阵的参数，不一定从原始的卷积矩阵中简单转置得到的，转置这个操作只是提供了转置卷积矩阵的形状而已。...我们通过在输入矩阵中的元素之间插入0进行补充，从而实现尺寸上采样，然后通过普通的卷积操作就可以产生和转置卷积相同的效果了。
cum_contribution_rate = cumsum(lambda)/ sum(lambda); % 计算累计贡献率 cumsum是求累加值的函数 disp('特征值为：') disp(lambda') % 转置为行向量...'与特征值对应的特征向量矩阵为：') % 注意：这里的特征向量要和特征值一一对应，之前特征值相当于颠倒过来了，因此特征向量的各列需要颠倒过来 % rot90函数可以使一个矩阵逆时针旋转90度，然后再转置...输入个数之后，得到F矩阵，将数据导入Spss或Stata可以做聚类或回归。...., Fm） % 双击Matlab工作区的F,进入变量编辑中，然后复制里面的数据到Excel表格 % 导出数据之后，我们后续的分析就可以在Spss中进行。...（Y,F1, F2, ..., Fm） % 分别双击Matlab工作区的Y和F,进入变量编辑中，然后复制里面的数据到Excel表格 % 导出数据之后，我们后续的分析就可以在Stata中进行。
理解转置卷积的概念非常有用，因为在一些重要的论文和工程都都会用到，比如： 在DCGAN中，生成器使用随机采样的值来生成全尺寸的图像。...我们想把一个矩阵中的1个值和另一个矩阵中的9个值联系起来。这是一对多的关系。这就像是卷积运算的反运算，它是转置卷积的核心思想。例如，我们上采样一个2x2矩阵到一个4x4矩阵。...为了讨论如何进行这个操作，我们需要定义卷积矩阵和转置卷积矩阵。 卷积矩阵 我们可以用矩阵来表示卷积运算。它只是一个重新排列的卷积核矩阵，这样我们就可以用矩阵乘法来进行卷积运算了。...转置矩阵将1个值与输出中的9个值连接起来。 将输出reshape成4x4。 我们刚刚将一个较小的矩阵(2x2)上采样到一个较大的矩阵(4x4)。...由于转置卷积重新排列权值的方式，它保持了1到9的关系。注意：矩阵中的实际权值不一定来自原始卷积矩阵。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。
~ 1、转置 转置是个很好理解的东西，就是相当于将原本的行列转了一下，行列之间的关系做了对调，还没懂？...看到了吧，简单来看，转置就是把横着的行变成了竖的，MATLAB中的转置，就是直接在变量后加一个单引号，就如例子里面的A'，如果A是一个复数矩阵，那么这时候的A'就相当于是共轭矩阵，来个例子看看效果 代码...矩阵转置的部分就讲到这，接着开始说下矩阵重排的操作。 ? 2、重排 对于矩阵重排这个名字，你可能会有点陌生，但是讲完后，你就肯定可以知道这个名字为什么要叫这个名了。...先是直接产生一个3行2列的矩阵A，然后使用冒号的功能，直接变成了只有一列的矩阵B，最后使用reshape函数将矩阵A变成了2行3列的新矩阵C，且从中都可以看到，他们都是按列的顺序进行重新排列，第一列排完了才接着下一列的数据...5、变换 在MATLAB中还提供了一些变换函数，可以将矩阵变成想要的形式的，如rot90,tril,triu,fliplr,flipud等，做一两个演示，先产生一个3维的矩阵，然后对其做指定的变换：
现在假设我们想要： 用一种特殊的方法将A和B相乘来创建新的乘积的数组，然后可能 沿特定轴求和这个新数组，和/或 按特定顺序转置数组的轴。...这样一来，einsum允许组合相乘，相加和转置等numpy函数帮助我们更快、更高效的完成任务。...例如，’ij,jk->ki’为矩阵乘法的转置。 现在，我们已经知道矩阵乘法是如何工作的。...例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。 下面是两个表格展示了einsum如何进行各种NumPy操作。我们可以用它来熟悉符号。...einsum在求和时不会推广（promote）数据类型。
和 Python 都能处理多种格式的数据，如.dta，.xls/.xslx，.csv 和 .txt 等。...如生成最大值、最小值、均值，或者是求和、平方和取对数等。在 Stata 中，最基本的是使用 replace 和 generate 命令，另外 egen 提供了大量的函数能便捷的处理数据。...字符型变量更多涉及字符串清理，如字符串截取、多余字符清理等。...long.index.names = ['unit_id', 'time'] long.columns.name = 'varname' long # 长数据 转 宽数据 wide = long.unstack...('time') wide # 宽数据 转 长数据 long2 = wide.stack('time') long2 上述代码中，首先创建一个 DataFrame ，然后为每个索引列指定一个名称，为该列命名
Pytorch 转置卷积 0....转置卷积实现 2.1 转置卷积 !...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...tconv = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=2, padding=1, bias=False) tconv.weight.data = K tconv(X) 在转置卷积中...再谈转置卷积 转置卷积是一种卷积 它将输入和核进行了重新排列 同卷积一般是做下采样（将高和宽变得更小），而转置卷积通常用作上采样（输出高宽变大） 如果卷积将输入从 ( h , w ) (h, w) (
本文以 Stata 自带 auto.dta （1978年美国汽车数据） 数据为例，对照着 Stata 的完成多元线性回归的过程，展示在 Python 中如何跑回归。...Stata 中运行回归 在 Stata 中，完成整个实证的过程大致如下： cd .....抽象出来，实证过程大致为：导入数据、概览数据、描述性统计、相关系数、绘制散点图回归和模型评估与解释。接下来，将在 Python 中按照此流程重现。...此外，还报告了数据的类型，需要注意的是，Pandas 中数据类型和 Python 中的普通的数据类型不同。...T 表示转置，这里是为了方便看结果。
据此，字符串转换为日期变量的逻辑为： 将待转换字符串（如1960-01-01）通过日期函数转换为 Stata 能够理解的整数并储存在新变量中； 为新变量设置显示格式，注意这里只是修改成便于阅读的显示格式...，Stata 储存的仍是整数。...* 生成示例数据 clear set obs 30 gen date = "" forvalues i = 1/30{ dis `i' if `i' < 10{ replace date = "...这类函数有： 函数 用途 year(date) 年份；如：1980, 2002 month(date) 月份；如 1, 2, . . . , 12 day(date) 日期；1, 2, . . . ,...format date3 %tc gen date4 = dofc(date3) //时间转日期 format date4 %td ?
你不知道的Excel数据处理方式 ? 在使用excel中，我们经常碰到复杂的数据以及不规律的数据，所以只能把数据进行处理之后才能去进行分析。本文将带领大家开启数据处理的干货分享。...我们想要在这些数据中做一些标记，表明这个数据是比较大的，另外一个数据是比较小的，这个时候应该怎么办呢？数据条帮你解决。...选择数据，点击“开始”，选择条件格式，就可以看到数据条了，我们可以对不同的数据，选择不同的颜色。生成的数据表格是不是比之前好容易理解了呢？ ? 2 行列转置 ?...在表格中录入数据之后，发现数据排布不理想，想要对数据进行重新排列进行转置，但是由于数据量比较大，重新录入数据工作量比较大，这个时候我们可以采用Excel提供的转置功能进行操作。 ?...1.选择需要转置的数据，进行复制（快捷键为ctrl+c）。 2.右键点击想要粘贴的区域，选择“选择性粘贴”中的“转置”。即可对数据进行转置。 ? 3 报错提醒 ?
前言 STATA Tidbits 将讨论STATA使用中的一些小技巧。 智库工作中常常需要分析某一类型的政策变动带来的影响。这一工作的前提就是从数据中找出政策改变的年份。...下图为中国各省高考录取制度的数据库，其中的e变量代表了高考志愿填报中每个考生可以填报的平行志愿的数量。...如果我们想要知道各省都是在哪些年份进行的改革，以及进行过几次改革，该如何在Stata里面实现呢？本文将提供一个使用STATA的 _n operator的解决方案。 ?...STATA _n operator 找到政策开始变动年份 _n 和 _N 是STATA系统自带的变量， _n代表的是目前这个观测值的排位，而N代表的是数据中的观测值的总数。...Speaking stata: Identifying spells. Stata Journal, 7(2), 249-265.
、前言 本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之矩阵运算，包括基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量等。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....数据类型（Data Types） PyTorch中的张量可以具有不同的数据类型： torch.float32或torch.float：32位浮点数张量。...矩阵运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（四）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（2）：矩阵运算及其数学原理（基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量） 3....维度重排 permute方法可以按照指定顺序重新排列维度，而transpose方法可以交换张量的两个维度。用于需要进行维度重排或转置操作。
[zpw858a45c.png] 前言 交换维度顾名思义就是交换不同的维度，线性代数中矩阵的转置操作可以看成是交换第 0 个和第 1 个维度。比如下图形状为 (3, 4) 的矩阵。...[iamvc3xbdd.png] 交换第 0 个维度和第 1 个维度 (转置) 为形状为 (4, 3) 的矩阵。...[uekl0y0rl7.png] 不仅是在线性代数中经常会遇到交换维度的操作，在深度学习中交换维度的操作也非常常见。...PyTorch 中交换维度的操作有 transpose 和 permute 两种方式。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变； 由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t
无论您是研究生、学术界专业人士、统计分析师，还是企业决策者，掌握Stata都将是一个强大的工具，有助于您进行数据分析、制作报告以及做出更明智的决策。...本文将详细介绍如何在不同操作系统上安装Stata17，并提供一系列步骤和注意事项，让您能够顺利完成安装并开始使用这一令人兴奋的版本。...6.等待软件安装完成，先不要打开软件；安装过程中不要进行其他操作，耐心等待几分钟~ 7.复制软件包中的另一个程序：StataMP-64.exe 8.切换到你的安装路径.安装路径就是你存放所有Stata安装程序和文件的地方...9.基本完成安装，但还有重要一点：在打开stata17，进入程序后，一定记得点击“禁止自动更新检查” 10.至此，Stata17中文版就安装成功。...Stata17不仅带来了许多新功能和改进，还提升了用户体验，使数据分析变得更加高效、准确和愉快。现在，您可以开始探索Stata17的各种功能，将其应用于您的研究、工作或学习中。
以下内容完全由本人在实际操作中搜集整理总结得到，很细致的介绍：从如何在stata中导入数据，怎么定义面板数据，再到如何做局部和全局空间相关性检验（莫兰指数）和空间杜宾模型等。...1、导入面板数据 在excel中输入如下格式的数据： 打开STATA，data-data editor- data editor(edit)，将excel中数据复制上去 或者直接点击文件—import...接着在STATA主界面的command窗口输入：xtset id year或tsset id year,并回车，这样STATA就知道id是个体，year是时间的面板数据了，面板数据形成！！！
tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose') 解释 将a进行转置，并且根据perm参数重新排列输出维度。这是对数据的维度的进行操作的形式。...Details 图像处理时数据集中存储数据的形式为[channel,image_height,image_width],在tensorflow中使用CNN时我们需要将其转化为[image_height,...image_width,channel]的形式，只需要使用tf.transpose(input_data,[1,2,0]) 输出数据tensor的第i维将根据perm[i]指定。...默认情况下，对于二维输入数据，其实就是常规的矩阵转置操作。
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