今天跟大家分享excel数据转置——一维表与二维表之间的转化！...▽ 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转置处理 如下图案例所示 这是一张典型的一维表 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...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 想要再转化回来就需要费些功夫了 其实一维表与二维表之间的转化
【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 4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作 转置 假设稀疏矩阵存储在一个三元组表a中，且A的非零元素个数为count，算法Transpose...求A的转置矩阵并将其保存在三元组表b中。...); } return result; } matrixTranspose函数实现稀疏矩阵的转置操作： 首先，创建一个新的TripletTable变量result，用于存储输入矩阵的转置...使用一个循环遍历输入矩阵的所有元素： 对于每个元素，将其行号作为转置后矩阵中的列号，列号作为转置后矩阵中的行号，并将值保持不变。 将转置后的元素插入到result中。...返回result作为输入矩阵的转置。
但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。...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。...如果我们想控制输出的样子，我们可以自己选择输出标签的顺序。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。
q2-types 1)在使用元数据对象的QIIME2操作中，FeatureTables可以在qiime2中用作元数据。确保您输入的表格方向正确！...FeatureTables的默认方向支持将其用作示例元数据。使用新的转置操作(见下文)将FeatureTables用作feature元数据。...q2-feature-classifier 两个class-consensus-*方法现在都有一个query_cov参数，可以根据查询覆盖率筛选对齐结果。...q2-feature-table 添加了一个新方法(Transpose)，该方法允许您转置FeatureTable[Frequence]的行和列. q2-gneiss 修复了ilr-phylogenetic...中的一个错误，其中不匹配的表和树会引起错误。
与自动微分的交互也与pmap类似（而不是尝试xmap所做的新语义，对应于具有未映射中间变量的grad的reduce_axes以及使psum转置为pbroadcast而不是psum）。...复制引发收集的有效转置 jax.readthedocs.io/en/latest/jep/17111-shmap-transpose.html mattjj@，dougalm@ 2023 年 8...相反，当前的转置配方大致是我们交换in_specs和out_specs，对未映射输出进行一些分区重缩放，并转置主体。...如果shmap中没有未映射的输出，那么我们无法表达与pjit相同的批并行损失函数计算。 闭合输入。 闭合的输入实际上对应于未映射的输入，以及… 转置闭包。...一旦我们有了未映射的输入，将其转置到未映射的输出就是很自然的事情。 因此，未映射的输出既是规范的又是有用的！
（2）提出了一种转置卷积层，利用L1范数选择和过滤原始输入特征，利用线性变换生成丰富的特征，使得网络是轻量级的同时具有不错的非线性表达能力。...因此，如果在网络最后三层使用EF-deconv层时，训练过程中网络的特征通道会出现紊乱，这使得网络难以达到收敛效果。因此，在网络的末尾，仍然使用一个通用的转置卷积层进行训练。...然后，选择前半部分得分较高的特征通道输入到普通的转置卷积层，也即得分较低的通道的权重置为0。...转置卷积层的输出特性保持不变，再通过线性变换对转置卷积层的输出特征进行扩展，从而在保持网络非线性表达能力的同时缩短该层的计算耗时，最后将二者的特征通道进行结合作为最终输出特征。...4、实验 表二显示，与ESR[14]、3DDFA[3]、SDM[15]和CMD[6]相比，该方法在精度和时间消耗方面具有明显的优势。
表样不同，需要拆成多个等价类，都需要导出来看一下 查询条件不同导致结果内容、条数不同，也需要测一下 表格 对齐 内容口径 1、名称等列不能显示为代码编码 2、无数据显示为...，再弄1条相同的有效数据，这两条数据不能判断为是新增的数据，因为已经增加过，只是置为无效了 金融数据 最大回撤只会越来越大，不会变小或变0 表的增删改查 跟踪数据流 ...无数据显示，不能一片空白 图 折线图、柱状图 横纵坐标 刻度 区间取值边界 实际位置与刻度是否吻合 出现断点 多条折线，部分有数据部分无数据，日期未对齐... 日期未对齐原因排查，相关功能数据是否一致 导致伸缩框失效 子主题 5 饼图 比例和分块大小匹配 网状图 各节点之间的关系正确 点击标签显示...，未保存的数据重置 查看页面 界面显示 页面失真 特殊字符 编辑控件要做成灰色不可编辑的效果 附件不能有“X” 口径正确 不同权限用户登录，数据权限范围不同
不扯了正题，今天就先写写矩阵转置吧，现实中转置么，不就区区一个转置么，那有什么，瞅一眼就转过来了。计算机就是计算机，他没有相发也没有眼睛，那么我们就来告诉他怎么思考，怎么走路吧。...方法一：一般转置（简单） 转置矩阵： 一个 m×n 的矩阵 M，它的转置 T 是一个 n×m 的矩阵，且 T (i, j) = M[ j, i]， 1≤i≤n， 1≤j≤m， 即 M 的行是 T...方法二：按 M 的行序转置 —— 快速转置 这个方法简单，是因为算法中包含了两个有特殊用法的数组，保存了非常重要的信息，简单说下算法的步骤 1）确定 M 的第 1 列的第 1 个非零元在 T.data...数组保存的数字依据上面的等式 可以参考下图来验证这个等式是否正确 其实 cpot[]内数据成员就是 T数组内 该元素前面有多少个非零元素+1，例如12（第一行第二列），在cpot里对应的数字就是...&T ) { // 采用三元组顺序表存储表示，求稀疏矩阵 M 的转置矩阵 T //T 的行列最大值交换 T.mu = M.nu; T.nu = M.mu; T.tu = M.tu; /
举个例子，比如 32 位系统从内存中以 4 字节为粒度进行读取，64 位系统从内存中以 8 字节为粒度进行读取，所以当在处理器上进行未对齐的地址访问时，处理器将读取多个字，还有些处理器平台不支持访问任意地址上的任意数据...CPU 总是以其字的大小进行内存读取，进行未对齐的内存访问时，处理器将读取多个字，需要读取变量所跨越内存的所有字，同时进行处理。将导致访问请求数据所需要的内存事务增加 2 倍。...原子性CPU 可以在一个对齐的内存字上操作，意味着没有指令可以中断该操作。这对于许多无锁数据结构和其他并发范式的正确性至关重要。...我们对其进行了转置操作，但实际上并没有改变其实际的存储，换句话说，交换维度后的张量与原始张量共享同一块内存，那么此时元素在存储逻辑上 14 相邻，42 相邻，25 相邻等等，但其在存储的物理结构上还是...如下图所示，即为非连续张量，转置操作、索引操作、部分赋值操作、重新排序操作以及对非连续内存的张量进行进一步操作，这些操作都会导致张量的内存变为非连续。
(C++ vtable pointer)，这导致程序尝试执行没有执行权限的内存中的指令;◈ 其他一些我不明白的事情，比如我认为访问未对齐的内存地址也可能会导致段错误(LCTT 译注：在要求自然边界对齐的体系结构...，如 MIPS、ARM 中更容易因非对齐访问产生段错误)。...这个“C++ 虚表指针”是我的程序发生段错误的情况。我可能会在未来的博客中解释这个，因为我最初并不知道任何关于 C++ 的知识，并且这种虚表查找导致程序段错误的情况也是我所不了解的。...;☉ 正确的设置 ulimit 和 kernel.core_pattern;☉ 运行程序;☉ 一旦你用 gdb 调试核心转储了，加载符号并运行 bt;☉ 尝试找出发生了什么!...文章转载于：http://www.magedu.com/84144.html
匿名结构体类型，如果没有对结构体进行重命名的话，仅能使用一次 struct { int a; char b; float c; }x; 形如上面代码的结构体未重命名的话，使用这一次便被回收...4、自引用 自引用的正确方法： struct Node { int data; struct Node* next; }; 通过结构体指针的形式来进行自引用 并且结构体自引用是不能用...，所以我们直接找到4位置，将4个字节放入 char c2;//1字节，置处 }; 又因为现在指向9位置处，9不是最大对齐数4的整数倍，所以要指向12处，所以结构体S1的大小为12字节...，放到12位置处，最终指向16 }; 因为最大对齐数为8，16为8的整数倍，所以结构体S3的大小就是16个字节 struct S4 { char c1;//1字节，放到0位置处 struct S3...s3;//16字节，以8为对齐数，放到8位置，最后指向24位置处 double d;//8字节，放到24位置，最终指向32位置 }; 32是最大对齐数8的整数倍，所以结构体S4的大小就是32个字节 2
根据完成时间逆序进行第二次DFS遍历：构建转置图（即将所有边的方向反转）的DFS森林，每个树代表一个强连通分量。...第二次DFS遍历（转置图） • 构建转置图： • D -> C • C -> D • B -> A • A -> 无（因为A没有出边） • 按完成时间的逆序访问节点（C, D, B, A）。...然而，我们的第二次DFS是基于转置图的，并且我们按照完成时间的逆序访问，所以结果可能看起来与直觉不同。...对原图的转置图进行DFS，但是这次按照完成时间的逆序访问节点。 现在，我们来分析给定的图22-6上的运行过程。...反转图中所有边的方向，得到转置图。 3. 再次对转置图执行 DFS，但这次按照完成时间的逆序进行，每次找到一个未访问的节点就以其为根开始一个新的 DFS，这样得到的 DFS 树构成了强连通分量。
一维表通过透视可以生成二维表；二维表通过逆透视可以还原成一维表。PowerBI中获取数据后生成的表，一般使用一维表，方便建立表与表之间的关系、书写度量值、生成透视表或图表。...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。
QLineEdit 還可以設定文字對齊方式，有置左對齊（Qt::AlignLeft）、置中對齊（ Qt:: AlignCenter）與置右對齊（ Qt:: AlignRight）等設定方式，也可以使用setReadOnly...QLineEdit 还可以设定文字对齐方式，有置左对齐（Qt::AlignLeft）、置中对齐（ Qt:: AlignCenter）与置右对齐（ Qt:: AlignRight）等设定方式，也可以使用...处理方法： 1 、 用QLineEdit 代替原来的QLabel 2 、去掉QLineEdit 的frame setFrame ( false); 3 、用样式表设置QLineEdit 背景透明...QLineEdit{ background:rgba(0,0,0,0%); } （1）单行文本框QLineEdit 常用的方法和属性： (a)获取和设置文本对齐方式 [cpp]...通过设置acceptRichText属性，QTextEdit不仅可以显示文字，还可以显示HTML文档、图像、表格等元素。
目标表 ?...Power Query对不同标题数据进行合并的技巧 那有什么办法是能够在不知道是否列的顺序是否正确的情况下依旧能够顺利合并的呢，那就是要统一标题，通过一个标题的统一对比表来进行批量更改。...(一) 思路 批量修改标题的情况，之前的文章中有过提及，但是都是需要通过手动编写M函数来进行，那有没有可以直接通过操作的方式来实现的呢？这次我们直接通过操作的方式来实现标题的一一对应的替换。 1....合并查询的前提是列的查找而不是标题匹配，通过转置的方式把标题改为列数据。 3. 判断是否是需要进行替换的，若不需要则直接保留原标题 (二) 操作步骤 1....降低标题 要对标题进行转置，那首先得把标题降为数据，把标题作为第一条的数据。 ? 2. 转置 把标题对应到列的位置，通过转置即可实现，这里可以看到原先的标题是9列，所以这里转置后只有9行数据。 ?
，然后两组二进制的数字从低位向左对齐。...那么这两组二进制结果对齐之后的运算流程如下： 01 11 —— 01 从右往左进行位运算，都 为 1 则结果为1，否则为 0。结果自然是 01。而 01 转换成十进制就是 1 。...一定要记得是向左对齐。或者称为低位顺位对齐模式。 如果你不会十进制转二进制或二进制转十进制不会。那么，下面这两个方法能帮助你。 echo decbin(10); // 十进制转二进制。...为的就是要在接下来的实际项目中怎样运用它解决实际问题。 我们首先来看一个系统中常见的需求： 有一个广告表，我们要对广告做显示控制： 手动上下线。 只允许 VIP 查看。...需要再增加几种限制： 已登录用户 未登录用户 30 天内未登录用户 注册 30 天的用户 遇到这种限制条件的需求，开发同学是不是很伤脑筋？ 可能很多开发第一反应就是在表结构增加这种新增的限制条件字段。
纯哈希表题目 哈希表很多题目都和多指针息息相关，需要和多指针一起看 [双指针/多指针]相关题目汇总/分析/总结 https://blog.csdn.net/qqxx6661/article/details.../78841302 Roman to Integer/罗马数字转整数 将罗马数字转为整数 Group Anagrams/字母异位词分组 将所含字母相同，但排列顺序不同的字符串归并到一起。...123变为321，-123变为-321，在32位整数范围内，并且001要成为1 String to Integer (atoi)/字符串转整数 (atoi) 写出函数，将str转为int,需要考虑所有可能的输入情况...Text Justification/文本左右对齐 给定一个单词数组和一个长度 maxWidth，重新排版单词，使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符，且左右两端对齐的文本 Set Matrix...Zeroes/矩阵置零 如果矩阵中存在0，那么把0所在的行和列都置为0。
然而，很多开发者在运行训练代码时可能会遇到如下错误： RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 这个错误通常指示cuDNN库未正确初始化...主要功能包括： 卷积操作：支持2D、3D卷积及其转置操作。 池化操作：包括最大池化和平均池化。 归一化操作：如批量归一化。 激活函数：如ReLU、Sigmoid等。...例如，某些版本的cuDNN可能只支持特定版本的CUDA。 2. 驱动程序问题 NVIDIA驱动程序不兼容或未正确安装也可能导致cuDNN初始化失败。确保你的GPU驱动程序是最新版本。 3....CUDA环境变量配置错误 CUDA和cuDNN的环境变量未正确配置也可能导致问题。系统需要能够正确找到并加载这些库。 4. 内存不足 在极少数情况下，GPU内存不足也可能导致cuDNN初始化错误。...检查和匹配CUDA与cuDNN版本 确保你安装的cuDNN版本与CUDA版本相匹配。你可以参考 NVIDIA官网的cuDNN与CUDA版本兼容表 来选择正确的版本。
矩阵按行-行方式存储，每行以4字节（32位）对齐. （2） 为新矩阵分配内存: CvMat* cvCreateMat(int rows, int cols, int type); type: 矩阵元素类型...cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); int n = M->cols; float *data = M->data.fl; data[i*n+j] = 3.0; （4） 直接访问（当数据的行对齐可能存在间隙时...4） 单一矩阵的运算: CvMat *Ma, *Mb; cvTranspose(Ma, Mb); // 转置：transpose(Ma) -> Mb (注意转置阵不能返回给Ma本身) CvScalar...* V = cvCreateMat(3,3,CV_32FC1); cvSVD(A, D, U, V, CV_SVD_U_T|CV_SVD_V_T); // A = U D V^T 标志位使矩阵U或V按转置形式返回...(若不转置可能运算出错).
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