python中，任何序列或可迭代的对象都可以通过一个简单的赋值操作来分解为单独的变量。...前提是要求变量的总数和结构要与序列相吻合 #_*_coding:utf8_*_ p = (4, 5) x, y = p print(x) # 4 print(y) # 5 data = ['GuoJing...杨过', '小龙女') name, age, (yangguo, xiaolonglv) = data print(yangguo) # 杨过 print(xiaolonglv) # 小龙女 如果元素的数量不匹配...小龙女') yangguo, xiaolonglv, yinzhiping = lover # 报错：ValueError: need more than 2 values to unpack 丢弃不要的变量...在将序列分解成变量时，有些值我们并不需要，可以选一个用不到的变量名作为要丢弃的值的名称(一般选用 _ 作为变量名) #_*_coding:utf8_*_ data = ['杨过', '尹志平', '小龙女
我们有一个包含 N 个元素的元组或序列，现在想将它分解为 N 个单独的变量。 解决方案 任何序列（或可迭代对象）都可以通过一个简单的赋值操作来分解为单独的变量。...唯一的要求就是变量的总数和结构必须与序列相吻合。...shares, price, (year, mon, day) = data >>> name 'ACME' >>> year 2012 >>> mon 12 >>> day 21 >>> 如果元素的数量不匹配...例如： >>> s = 'Hello' >>> a, b, c, d, e = s >>> a 'H' >>> b 'e' >>> e 'o' >>> 当做分解操作时，有时候想丢弃某些特定的值。...Python 并没有提供特殊的语法支持这个需求，但是你可以使用任意变量名去占位，到时候不使用这些变量就行了。
假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...判断是否加空行也是 case when 中的条件，因此每个员工的数据都要生成 4 份。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:D6中是一系列数据，其中包含空单元格，现在要将它们放置到一列中，并删除空单元格，如图中所示的单元格区域G1:G13，如何使用公式实现？ ?...这个结果传递给INDIRECT函数： INDIRECT(“R1C00004”,0) 结果将取出第1行第4列中的值，即单元格D4中的值。 为什么选用10^5，并且使用R0C00000作为格式字符串呢？...使用足够大的数值，主要是为了考虑行和列扩展后能够准确地取出相应行列所在单元格的数据。 注意到，在TEXT函数中，先填充C之后的五个零，剩下的在填充R之后的部分。...TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),"R0C00000"),0),"") 这个公式不需要辅助列。...这个公式的缺点是，当下拉很多行时，如果有许多行都为空，则仍会进行很多的计算，占有资源，不会像前面给出的公式，第一个IF判断为大于非空单元格值后，直接输入空值。有兴趣的朋友可以仔细研究。
本次的练习是：这个练习题与本系列上篇文章的练习题相同，如下图1所示，不同的是，上篇文章中将单元格区域A1:D6中的数据（其中包含空单元格）转换到单独的列（如图中所示的单元格区域G1:G13）中时，是以行的方式进行的...这里，需要以列的方式进行，即先放置第1列中的数据、再放置第2列中的数据……依此类推，最终结果如图中所示的单元格区域H1:H13，如何使用公式实现？ ? 图1 先不看答案，自已动手试一试。...公式解析 公式中的主要部分与上篇文章相同，不同的是将： TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),..."),{8,2},5) 应该获取单元格C2中的值，即数据区域的第2行第3列。...相关参考 Excel公式练习32：将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格 Excel公式练习4：将矩形数据区域转换成一行或者一列
- 问题 - 怎么将这个多行多列的数据 变成一列？...- 1 - 不需保持原排序 选中所有列 逆透视，一步搞定 - 2 - 保持原排序：操作法一 思路直接，为保排序，操作麻烦 2.1 添加索引列 2.2 替换null值，避免逆透视时行丢失，后续无法排序...2.3 逆透视其他列 2.4 再添加索引列 2.5 对索引列取模（取模时输入参数为源表的列数，如3） 2.6 修改公式中的取模参数，使能适应增加列数的动态变化 2.7 再排序并删列 2.8...筛选掉原替换null的行 - 3 - 保持排序：操作法二 先转置，行标丢失，新列名可排序 有时候，换个思路，问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引列 3.3 逆透视 3.4 删列 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成列 用List.Combine将多列追加成一列 用List.Select去除其中的null值
稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 e....压缩稀疏列（Compressed Sparse Column，CSC）矩阵 压缩稀疏列（Compressed Sparse Column，CSC）以列为主要组织方式，将矩阵按列进行存储。...通过这种方式，CSC格式将稀疏矩阵的非零元素按列进行存储，并通过列指针数组和行索引数组提供了对非零元素在矩阵中位置的快速访问。...然后，根据列索引找到对应列的起始位置，将元素的行索引、列索引和值分别赋给对应的矩阵元素，并更新 row_indices 数组和 col_ptr 数组中的值。...通过遍历非零元素数组，将值、行索引和列索引分别赋给对应的矩阵元素，并更新 row_indices 数组和 col_ptr 数组中的值。
本文开发了一种替代方法，根据代谢能力，将复杂的土壤微生物组分解成组件(“functional modules”)，以进行个体特性描述。...作者假设，可繁殖的、低复杂度的、代表功能模块的群落可以通过有针对性的浓缩而获得，它们将包含很大程度的土壤微生物群落多样性。...结果表明，通过将土壤微生物组分解成离散的组成部分，有可能获得对土壤微生物组及其生化潜力的更全面的认识。 此文目的是通过有针对性的浓缩，将土壤微生物组的生化能力分解成离散的“功能模块”。...这些功能模块相对于土壤提取控制具有较低的多样性，并且具有可重复性和可预测性。 此外，作者假设这些功能模块将包含相当程度的土壤系统发育多样性，并将丰富代表性不足的土壤类群。...功能模块代表的土壤多样性 ? 将功能模块与原生土壤控制群落（717个OTU，25个门）进行比较，以确定捕获土壤分类学多样性的情况。
一、CDR排版合并打印的数据需要列我们知道在CDR排版中，如果需要使用合并打印功能，则需要将数据改成列，这样在调用中才不会出错，本次客户发的表格数据如下：我们需要的数据如下：二、表格公式转换如何将客户发的表格数据转换为我们需要的表格数据...让我们一步步分解这个公式的含义。首先，ROW()*3-{5,4,4,3}这部分是计算行号的序列。ROW()函数返回当前行的行号，乘以3表示在原来的行号上增加3倍。...大括号{1,1,2,2}表示返回的列号序列，第一个数字1表示第一列，第二个数字1表示第二列，以此类推。综上所述，这个公式的目的是在A:B范围内，根据计算出的行号序列和列号序列，返回对应的单元格内容。...具体返回哪一行的内容取决于减去的数值序列和增加的行号倍数。...我们看这个图，要从浴帽排到牙刷(白)五、CDR导入cvs文件进行批量排版1、首先我们需要从电脑中打开cdr软件，点击【文件 - 导入】菜单命令，将需要打印的文档导入到工作区域中。
深度学习三次发展浪潮 20世纪40年代-60年代：控制论 20世纪80年代-90年代：联结主义 2006年后：深度学习复兴 线性代数 面向连续数学，常见数学概念： 标量（scalar）：表示一个单独的数...L-0范数：用来统计向量中非零元素的个数。 L-1范数：向量中所有元素的绝对值之和。可用于优化中去除没有取值的信息，又称稀疏规则算子。 L-2范数：典型应用——欧式距离。...---- 特征分解 特征分解（Eigend ecomposition）：是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。虽然任意一个实对称矩阵A都可以特征分解，但是特征分解可以并不唯一。...如果两个或多个特征向量拥有相同的特征值，那么由这些特征向量产生的生成子空间中，任意一组正交向量都是该特征值对应的特征向量。...奇异值分解是将矩阵分解为奇异向量和奇异值，每个实数矩阵都有奇异值分解，但不一定有特征分解。 奇异值分解将矩阵分解为三个矩阵： ? A为m*n的矩阵，U为m*m的矩阵，V是一个n*n的矩阵。
该团队提出的方法可以将拍摄的图像自动分解为一组不同的图层，图层之间通过一系列“软过渡”（soft transitions）相分隔。...除了增加线性系统的稀疏性之外，超像素的使用还减少了过渡区域中不可靠特征向量的负面影响，如图4所示。 图4. 不同处理流程效果比较。...创建图层 我们使用前面描述的语义亲和来创建图层，得到Laplacian matrix L。我们要从该矩阵中提取特征向量，并使用两步稀疏化过程，利用这些特征向量创建图层。...语义特征向量 图8.我们首先为给定图像生成每像素128维特征向量（图a）。图b表示128维到3维的随机投影。我们利用每个图像的主成分分析（c）将特征的维数减少到3。...当目标颜色非常相似时，他们的方法可能在开始的约束稀疏化步骤中失败，或者基于大面积过渡区域建立了不可靠的语义特征向量，可能导致软分割的失败。
1.1 FM模型 最常见的预测任务是估计一个函数：，将实值特征映射到目标域中（其中对回归任务，对分类任务）。在监督模型中，已知训练数据。...，最后一列Target y表示用户对该物品的一个评分（以为例，即用户A对电影TI的评分为5）。...我们将用户和物品构造成一个二维矩阵（后称U-I矩阵），其中每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，由于U-I矩阵的稀疏性，许多用户对物品没有过相应的评分，那么预测某一个用户对某一个物品的喜爱程度便成了推荐系统的主要任务...矩阵分解的思想是将U-I矩阵分解为两个低秩稠密的矩阵P和Q，其中P为用户的隐因子矩阵，Q为物品的隐因子矩阵，通过这两个矩阵来预测用户对物品的评分，也即： 但是考虑一些额外因素：1、一些用户给分偏高，一些用户给分较低...假设用户集合为，物品集合为，我们以图1中的为例，在仅包含用户ID和物品ID信息时，特征维度，则特征向量，即为用户ID和物品ID的one-hot表示的拼接，由于特征向量中第一位和第四位为非零元素，因此二阶
” 目的 这次数据库重构只有一个目的，把一个最初内嵌的字段提取出来，单独创建一个集合来管理。也就是把反范式化设计的数据库结构转成范式化的设计。...重构步骤 将 bagList 字段单独拿出来形成一个集合的好处有很多，数据分页很方便，修改商品信息很简单，且很多云数据库的原子操作修改都可以直接使用，更重要的是新需求互换功能只需要修改对应商品的所有者...此时的执行结果如下图： 接下来我们就需要用 unwind 来拆分 bagList，拆分完的数据结构如下： 此时每一个商品已经单独抽离出来，如果此时的结构已经达到了想要的要求，那就可以直接使用现有数据，如果还想自定义一下...不过，聚合出来的数据并不是严格的json数据，虽然现在的云开发控制台的高级脚本可以批量添加数据，add方法中的data可以为数组，这在数据量小的情况下可以直接使用，但我们这次聚合出来几千条数据，经测试，...创建一个新集合products，这里使用vscode把我们聚合出来的数据复制粘贴到一个名为products.json的新文件中（名称随意），然后将最外层的[]包裹删除，全局搜索 },换行{ 替换为 }换行
满足上式的lambda 为特征值，对应的向量x为特征向量。 A矩阵可以表示为： ? k为A矩阵特征值的个数，U矩阵为正交矩阵。 A可以分解为特征向量加和的形式。...Ai,j表示第 j 个词在第 i 篇文章中出现的加权词频（比如，TF/IDF)。 SVD矩阵分解分解为3个矩阵 ?...最后一个矩阵Y中的每一列表示同一主题一类文章，其中每个元素表示这类文章中每篇文章的相关性。中间的矩阵则表示类词和文章雷之间的相关性。...当我们拿到一个新的用户u3时，或许u3并没有对所有的项目打分或者是评价，那么这个行向量就是稀疏的，也就说N个元素的行向量中为0的元素非常多，我们希望能用协同过滤的方法推测出用户u3对这些缺失值的评分情况...假设u3评分的行向量为w,w是稀疏的，首先我们要把w转换为低维空间 ?
有时候，我们会想将一个列中的值分成多列。...示例 例如某个列是这样的： 7890 – 20th Ave E Apt 2A, Seattle, VA 9012 W Capital Way, Tacoma, CA 5678 Old Redmond Rd
Q：在Excel工作表中有一个作为OLEObject对象的嵌入式Word文档，我想要使用VBA将这个嵌入式对象作为文件存储到硬盘中。 ?...图1 我使用的代码如下： Dim oleObjectAs Object Dim wordDocument As Object Set oleObject= ActiveWorkbook.Sheets("...A：需要设置OLE对象的Verb方法并选择任意单元格。...Select Set wordDocument = oleObject.Object wordDocument.SaveAs ("somefilename") End Sub 注：今天的问题整理自...vbaexpress.com，供有兴趣的朋友学习参考。
稀疏矩阵：在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...机器学习的本质：将数据分解到特征方向上，在每个特征方向单独判断，结果统一起来得到一个结果。...（相当于线性变换矩阵A与缩放系数λ是等价的） 其中λ为缩放系数，也称为特征向量x的特征值。...(a,eigenvectors=True))# 特征向量 2.7 相似变换 一个轴求的是在x向量上的投影，如果多个轴就是矩阵P，P就是特征向量的集合。...奇异值类似于下图： 将矩阵分解为用户对哪种类型的书和这本书更偏向于哪种特征和偏好的权重有多大，算到对一本新书的评价。
在一个文件夹内，有大量的Excel表格文件（以.csv格式文件为例），其中每一个文件都有着类似如下图所示的数据特征；我们希望，对于下图中紫色框内的列，其中的数据部分（每一列都有一个列名，这个列名不算数据部分...此外，很显然在每一个文件的操作结束后，加以处理的列的数据部分的最后一行肯定是没有数据的，因此在合并全部操作后的文件之前，还希望将每一个操作后文件的最后一行删除。 ...其次，我们通过columns_move_index = list(range(8, 16)) + list(range(17, 36))指定需要移动数据的列的索引范围，并随后遍历需要移动数据的列。...接下来的df.iat[i, columns_index] = df.iat[i + 1, columns_index]表示将当前行的数据替换为下一行对应的数据。 ...最后，我们通过result_df.to_csv()函数，将最终处理后的DataFrame保存为一个新的Excel表格文件，从而完成我们的需求。 至此，大功告成。
它涵盖了操纵列以便按照您希望的方式获取它们的工具：这可以是计算新列，将列更改为离散值或拆分/合并列。...就像第1部分中的select（）函数一样，mutate（）有变种： *mutate_all（）将根据您的进一步说明改变所有列 *mutate_if（）首先需要一个返回布尔值的函数来选择列。...两个选项之间的主要区别是：funs（）版本是一行代码少，但是将添加而不是替换列。 根据您的情况，两者都可能有用。...在前面的示例中，新列“sleep_measure”是一个字符向量。 如果您要进行总结或后续的绘制，则该列将按字母顺序排序。...Spread将占用一列并从中生成多列。
它将多个特征列的值合并为一个特征向量，通常用于特征工程的最后阶段，以准备机器学习模型的输入特征。 对于每个样本，VectorAssembler 将选定的特征列的值合并成一个特征向量。...特征向量的维度等于选定的特征列数，每个维度对应一个特征列的值。 合并的特征列仅支持数值类型。...，将特征合并成特征向量的类。...对于每个样本，将选定的特征列的值进行哈希映射，得到特征向量的维度。每个特征列的值经过哈希函数映射到特征向量的对应维度，形成一个特征向量。...这种方式可以降低特征维度，减少内存和计算资源的消耗，尤其适用于高维稀疏特征。
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