Spark:如何使用嵌套数组转置和分解列 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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size()和length()检测数组大小：size()获取数组的行数和列数，length()获取一维数组的长度如果是二维数组，则返回行数和列数中的较大者。 ndims()计算数组的维度。...单个标量返回2，可以看成一行一列的数组。 whos来获取数组的大小以及占用内存的多少 ?...转置 ‘：如果是复数，则转换为共轭复数矩阵真正的转置是A.’或者可以采用函数transpose(A) ? 4. 旋转和翻转矩阵的旋转可以采用转置的方法，也可以采用函数rot90()。...矩阵的分解 cholesky分解：对于正定矩阵，可以分解为上三角矩阵和下三角矩阵的乘积，使用chol()函数进行分解时，最好先通过函数eig()得到矩阵的所有特征值，检查特征值是否为正。 ?...LU分解：也称为高斯消去法，将仿真分解为下三角矩阵的置换矩阵L和上三角矩阵U的乘积 QR分解：也就是正交分解

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【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律因此「Spark DataFrame 和...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...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。

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Randomized SVD 算法介绍与实现

考虑到算法二和三比算法一的准确率更高，使用场景更广，因此，tesla上的Randomized SVD算法主要根据算法二和三来实现。接下来我们重点阐述这里的实现过程。...乘积的结果是一个本地矩阵，对本地矩阵进行转置即可获得结果。...直接计算是不行的，这里考虑将矩阵B进行转置，这样计算的格莱姆矩阵是（k+p）* （k+p），维数将大大减小，非常有利于计算接下来的特征值与特征向量。...然而，矩阵B转置后的SVD分解不能直接用来计算最终的结果，我们还需要对其进行转化。...推导如下，如果A的SVD分解表达为： A=UΣVT ，则 AT =(UΣVT )T =VΣUT 可以看出，转置后的左、右奇异值向量将发生互换。

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【生物信息学】奇异值分解（SVD）

SVD分解的步骤如下：计算矩阵A的转置A^T与A的乘积AA^T，得到一个m×m的对称矩阵。对对称矩阵AA^T进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。特征值按照从大到小排列。...矩阵V的转置：") print(Vt) 运行上述代码，将得到矩阵A的SVD分解结果。...其中，U是一个正交矩阵，s是包含矩阵A的奇异值的一维数组，Vt是V的转置矩阵。 2....# 计算 A 的乘积与 A 的转置的乘积 ATA = np.dot(A.T, A) # 计算 A 的转置与 A 的乘积的特征值和特征向量 eigenvalues_U...的转置：") print(Vt) 自定义的 svd_decomposition 函数基于奇异值分解算法，通过计算矩阵 A 的转置与 A 的乘积以及 A 的乘积与 A 的转置的特征值和特征向量来实现

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Python矩阵和Numpy数组的那些事儿

今天给大家介绍矩阵和NumPy数组。一、什么是矩阵？使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。二、Python矩阵 1....例： A = [[1, 4, 5], [-5, 8, 9]] 可以将此列表的列表视为具有2行3列的矩阵。如图： 2. 如何使用嵌套列表。...在编写这些程序之前，使用了嵌套列表。让看看如何使用NumPy数组完成相同的任务。两种矩阵的加法使用+运算符将两个NumPy矩阵的对应元素相加。...使用numpy.transpose计算矩阵的转置。...六、总结本文基于Python基础，介绍了矩阵和NumPy数组，重点介绍了NumPy数组，如何去安装NumPy模块，如何去创建一个NumPy数组的两种方式。

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科学计算库—numpy随笔【五一创作】

1.虽然Python数组结构中的列表list实际上就是数组，但是列表list保存的是对象的指针，list中的元素在系统内存中是分散存储的，例如[0,1,2]需要3个指针和3个整数对象，浪费内存和计算时间...补充： ”1矩阵“ np.ones((row,col)) 8.1.4、numpy 哪个是行、列？最后两组数为行和列。...倒是第一组为列，倒数第二组为行（若存在） 8.1.5、numpy 如何进行数据类型转换？...3）叉乘（np.cross）、外乘（np.outer）细说NumPy数组的四种乘法的使用 8.1.7、numpy 索引和切片操作举个例子：补充：花式索引通过整型数组进行索引花式索引为什么有两层中括号...7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) 8.1.10、numpy 如何转置？

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高能！8段代码演示Numpy数据运算的神操作

其实除了前面我们所提到的对矩阵求逆、求秩、求转置等基本运算之外，Numpy还为我们提供了矩阵的分解等更高级的函数。...V是一个n×n的方阵，它的转置也是一个方阵，与U矩阵类似，构成这个矩阵的向量也是正交的，被称为右奇异向量。整个奇异值分解算法矩阵的形式如图4-1所示，具体算法实现在此不再赘述。 ?...这是因为一个矩阵与其转置相乘之后的矩阵是对称矩阵（矩阵中的元素沿着对角线对称），将对称矩阵进行分解后的结果可以表示为： A = V∑VT 通过观察上式，我们不难发现U与V矩阵是相同的，因为这个例子中，U...与V矩阵本身也是对称矩阵，不论它的转置与否形式都是一样的。...前面我们介绍过，一个矩阵与其转置矩阵相乘的结果是一个对称矩阵。

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替换与转置函数

在开始菜单的查找与替换菜单中（或者快捷键Ctrl+F），可以通过自定义查找内容与替换内容完成字符和空格的批量替换。 ? ?...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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入门 | 奇异值分解简介：从原理到基础机器学习应用

在完成本教程后，你将了解：奇异值分解是什么以及涉及什么如何计算 SVD 以及如何根据 SVD 元素重建矩形和方形矩阵如何使用 SVD 计算伪逆和执行降维那就开始吧！...其中 A 是我们希望分解的 n×m 的实矩阵，U 是一个 m×m 矩阵，Sigma（通常用大写的希腊字母 ∑表示）是一个 m×n 的对角矩阵，V^T 是一个 n×n 矩阵的转置，其中 T 是上标。...该函数在处理矩阵后会返回 U、Sigma 和 V^T 元素。Sigma 对角矩阵是按奇异值向量的形式返回的。V 矩阵是以转置后的形式返回的，比如 V.T....伪逆是使用 A 的奇异值分解计算的： ? 或者，没有点符号： ? 其中 A^+ 是 A 的伪逆，D^+ 是对角矩阵 Sigma 的伪逆，U^T 是 U 的转置。...我们可以根据 SVD 运算得到 U 和 V。 ? 根据 Sigma 创建一个对角矩阵，计算 Sigma 中每个非零元素的倒数，然后如果原始矩阵是矩形的就取其转置，就可以计算得到 D^+。 ?

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使用 Python 按行和按列对矩阵进行排序

在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...使用另一个嵌套的 for 循环遍历窗体（行 +1）列到列的末尾。将当前行、列元素与列、行元素交换。...再次通过调用上面定义的转置矩阵（）函数来获取输入矩阵的转置。创建一个函数 printingMatrix（）通过使用嵌套的 for 循环遍历矩阵的行和列来打印矩阵。创建一个变量来存储输入矩阵。...例以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（）方法）按行对矩阵进行排序。

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再见了，Numpy！！

numpy.transpose(), .T: 数组的转置。 1....使用 numpy.transpose() 和 .T 进行数组转置转置3行4列的数组 np.transpose(reshaped_array_1) 输出: [[ 1, 5, 9], [ 2,...6, 10], [ 3, 7, 11], [ 4, 8, 12]] 另一种转置方法，转置2行6列的数组 reshaped_array_2.T 输出: [[ 1, 7], [ 2, 8...], [ 3, 9], [ 4, 10], [ 5, 11], [ 6, 12]] 以上就是如何使用NumPy进行数组形状和大小调整的示例。...] # 输出：[100, 200, 300, 6, 7, 8, 9, 10] 这些代码展示了如何使用NumPy进行数组的切片访问和修改，以及如何利用布尔索引来选择满足特定条件的元素。

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【读书笔记】之矩阵知识梳理

希望把常用的概念和公式都记录下来，同时标记编号（为了方便，标记序号与书中一致），在后续公式推导过程中可以直接关联使用。...向量（vector）：向量是一列数组。矩阵（matrix）：矩阵是一个二维的数组。张量（tensor）:张量是一个超过两维的数组。...向量和矩阵的一些性质矩阵的转置（transpose）：矩阵的转置就是将矩阵验证左上角至右下角的对角线为轴的一个镜像。表示成： ?...对称矩阵（symmetric matrix）：对称矩阵是指一个矩阵等于他自身转置的矩阵。正交矩阵（orthogonal matrix）：满足如下公式的n介矩阵，称为正交矩阵。 ?...但是在实际计算伪逆的时候，没有用到这个定义去计算，而是使用如下公式。其中V，D，U是对矩阵A进行奇异值分解后的矩阵。矩阵D的伪逆，是对其非零元素取到数之后转置得到的。 ?

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数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析

（数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析），下面看下如何利用奇异值分解完成数据降维，要知道它可以实现两个方向的降维，而特征值分解是做不到的。...np.linalg.svd(A) 得到的结果为三个数组 U*Sigma*V转置 (array([[-0.40455358, -0.9145143 ], [-0.9145143 , 0.40455358...比如降维成 5* r 列，只要降维后的 r列能近似表达原矩阵就行吧，已知奇异值分解的公式： ? 因此如果想要把A降维成特征r个，那么只需要上个近似等式两边同乘以 Vr*n ，如下： ?...因为Vr*n是正交矩阵，所以V的转置等于V的逆，所以，上式进一步化简为： ? 这样，近似等号的右侧就是一个m*r的矩阵，它是将A矩阵压缩后的近似矩阵，V就是中间的变换矩阵。...那么如何来按照行对数据压缩呢，和上面的原理差不多，在奇异值分解的等式两侧乘以 U的转置，就可以推导出下式，等号右边不就是 r*n的按行压缩后的矩阵吗！ ?

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Numpy库

处理NaN值的函数：如nanmax()、nanmin()等，用于处理包含NaN值的数组操作。如何在NumPy中实现矩阵分解算法？...Cholesky 分解适用于正定矩阵，将矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积。NumPy 中可以使用 numpy.linalg.cholesky () 函数来实现这一分解。...可以通过以下方法优化内存使用：使用pd.read _csv等函数时，设置usecols参数只读取需要的列，以减少内存占用。...这可以通过简单的数组操作完成。图像转置：可以使用NumPy对图像进行水平或垂直翻转，即交换图像的行或列。通道分离：将彩色图像的RGB三个通道分别提取出来，并显示单通道的图像。...水平镜像和水平翻转：通过交换图像的行或列来实现水平镜像和水平翻转。调换x,y坐标：可以使用NumPy对图像进行坐标变换，例如交换图像的x坐标和y坐标。

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100天搞定机器学习|Day26-29 线性代数的本质

向量默认为列向量，行向量需要用列向量的转置表示，例如 ? 等。 ?...的情况并非总是满足矩阵乘积的转置有着简单的形式： ? 矩阵的秩矩阵的秩，为变换后的空间的维数核与值域核：所有经过变换矩阵后变成了零向量的向量组成的集合，通常用Ker(A)来表示。...假设A是一个M * N的矩阵，那么得到的U是一个M * M的方阵（称为左奇异向量），Σ是一个M * N的矩阵（除了对角线的元素都是0，对角线上的元素称为奇异值），VT(V的转置)是一个N * N的矩阵（...LU分解给定矩阵A，将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，称为LU分解。转置矩阵对于矩阵A，将其行列互换得到的矩阵，称为A的转置矩阵，记为 ? 。...矩阵的转置是以对角线为轴的镜像，这条从左上到右下的对角线被称为主对角线（main diagonal）。 ?

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十字链表法，十字链表压缩存储稀疏矩阵详解

十字链表法，十字链表压缩存储稀疏矩阵详解对于压缩存储稀疏矩阵，无论是使用三元组顺序表，还是使用行逻辑链接的顺序表，归根结底是使用数组存储稀疏矩阵。...图 1 十字链表示意图可以看到，使用十字链表压缩存储稀疏矩阵时，矩阵中的各行各列都各用一各链表存储，与此同时，所有行链表的表头存储到一个数组（rhead），所有列链表的表头存储到另一个数组（chead...（C语言）详解矩阵（包括稀疏矩阵）的转置，即互换矩阵中所有元素的行标和列标，如图 1 所示：图 1 矩阵转置示意图但如果想通过程序实现矩阵的转置，互换行标和列标只是第一步。...因此通过以上分析，矩阵转置的实现过程需完成以下 3 步：将矩阵的行数和列数互换；将三元组表（存储矩阵）中的 i 列和 j 列互换，实现矩阵的转置；以 j 列为序，重新排列三元组表中存储各三元组的先后顺序...例如，将图 2a) 三元组表存储的矩阵进行转置的过程为：新建一个三元组表（用于存储转置矩阵），并将原矩阵的行数和列数互换赋值给新三元组；遍历三元组表，找到表中 j 列最小值 1 所在的三元组 (3,1,6

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Google Earth Engine（GEE）——在线计算列表二维ee.List对象为线性回归方程计算slope和残差

二维ee.List对象的列可以作为回归缩减器的输入。下面的例子提供了简单的证明；自变量是因变量的副本，产生等于 0 的 y 截距和等于 1 的斜率。注意：减少的结果ee.List是一个对象。...注意：行和列之间的长度必须相等。使用null表示丢失的数据条目。 linearFit()代码： // 定义一个列表列表，其中列代表变量。 // 第一列是自变量，第二个是因变量。...，然后转换回来转置列表ee.List。...Arguments: 值（对象）：要转换的现有数组，或用于创建数组的任何深度的数字/数字列表/嵌套数字列表。...对于嵌套列表，相同深度的所有内部数组必须具有相同的长度，并且数字只能出现在最深层. values (Object): An existing array to cast, or a number/list

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numpy线性代数基础 - Python和MATLAB矩阵处理的不同

主要内容有：1.矩阵运算：加减乘除、转置、逆矩阵、行列式、矩阵的幂、伴随矩阵；2.矩阵分块、秩、迹；3.解方程；4.线性相关；5.向量空间；6.特征值和特征向量；7.对称、相似；8.二次标准型；9.线性空间和基变换...A=[1,2,3;4,5,6] %那么，建立一个列向量就好办了。每行一个元素，分号分开即可。当然也可以使用行向量的转置（一个撇号表示转置）。 ...最后那个转置操作，c前缀表示的是按照复数操作进行转置。此外，还有一些比较常用的运算： C=cross(A,B) %矢量叉乘。...A(:,j) %选取矩阵A的所有行，第j列，同理，A(i,:)是第i行，所有列 A(:,j:k) %所有行，第j列至第k列（起点和终点均含）三、Python的处理 Python使用...#数组中的数据项的所占内存空间大小 X.dtype #数据类型 X.T #如果X是矩阵，发挥的是X的转置矩阵 X.trace() #计算X的迹 np.linalg.det

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Python-Numpy中array和matrix的用法

参考链接： Python中的numpy.bmat python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤，但是这里和matlab中又有一点点不一样，matrix和array之间的关系和区别是什么呢...，形状为 N，一维数组的转置仍是自己本身 matrix：形状为 1xN, Nx1，A[:,1] 返回的是二维 Nx1 矩阵高维数组 array：支持大于2的维度 matrix：维度只能为2 属性 array...：.T 表示转置 matrix：.H 表示复共轭转置，.I 表示逆，.A 表示转化为 array 类型构造函数 array：array 函数接受一个（嵌套）序列作为参数——array([[1,2,3]...,[4,5,6]]) matrix：matrix 函数额外支持字符串参数——matrix("[1 2 3; 4 5 6]") 其优缺点各自如下： array [GOOD] 一维数组既可以看成列向量，...v 在 dot(A,v) 被看成列向量，在 dot(v,A) 中被看成行向量，这样省去了转置的麻烦 [BAD!]

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机器学习数学基础--线性代数

向量默认为列向量，行向量需要用列向量的转置表示，例如 ? 等。 ?...的情况并非总是满足矩阵乘积的转置有着简单的形式： ? 矩阵的秩矩阵的秩，为变换后的空间的维数核与值域核：所有经过变换矩阵后变成了零向量的向量组成的集合，通常用Ker(A)来表示。...假设A是一个M * N的矩阵，那么得到的U是一个M * M的方阵（称为左奇异向量），Σ是一个M * N的矩阵（除了对角线的元素都是0，对角线上的元素称为奇异值），VT(V的转置)是一个N * N的矩阵（...LU分解给定矩阵A，将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，称为LU分解。转置矩阵对于矩阵A，将其行列互换得到的矩阵，称为A的转置矩阵，记为 ? 。...矩阵的转置是以对角线为轴的镜像，这条从左上到右下的对角线被称为主对角线（main diagonal）。 ?

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