5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return T
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arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
有个朋友提出了一个问题：手头上现在有一个二维列表，比如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]，现在要把该二维列表变成为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]。
首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言，让它能为我所用。
image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小，3*55*47
前几天群里有同学提出了一个问题：手头现在有个列表，列表里面两个元素，比如[1, 2]，之后不断的添加新的列表，往原来相应位置添加。例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]]，再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等。
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使用zeros创建一个3×23\times 23×2的0矩阵，还可以使用ones函数创建1矩阵
matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档
从机器学习学python（四）——numpy矩阵基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、numpy中matrix 和 array的区别 Numpymatrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那
Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法，方法中有个bins参数来指明区间
Python中含有丰富的库提供我们使用，学习数学分支线性代数时，矩阵问题是核心问题。Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化，numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。
“Linear Algebra review(optional)——Inverse and transpose”
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
转置a.根据perm来改变尺寸。 返回的张量的维i将对应于输入维perm[i]。如果没有perm，它被设为(n-1…0)，其中n是输入张量的秩。因此，默认情况下，这个操作对二维输入张量执行一个常规矩阵转置。如果共轭为真，a,dtype可以是complex64，也可以是complex128，然后对a的值进行共轭和转置。
转置前矩阵的维度是r=len(A), c=len(A[0])，转置后矩阵的维度应该交换，首先我们构建转置后的矩阵，并填充所有值为空，然后遍历A矩阵中的每一个点，把它放在B上对应的位置即可：B[j][i]=A[i][j]。
使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。
现在很多数学专业的硕博发论文，都感觉超级难。所以，有一个路子可以走，那就是发计算机方向的。
所以，实数矩阵的共轭转置矩阵就是转置矩阵，复数矩阵的共轭转置矩阵就是行列互换位置后每个元素取共轭。
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。
本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用。
补充知识：python读取mat或npy文件以及将mat文件保存为npy文件（或npy保存为mat）的方法
奇异值分解（singular value decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用，SVD都是提取信息的强度工具。
到此这篇关于python如何进行矩阵运算的文章就介绍到这了,更多相关python进行矩阵运算的方法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
声明：本文参考了博客文章https://www.cnblogs.com/anpengapple/p/5427367.html，对其中的代码进行了微调
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？
tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,…,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的，如果输入张量是二维，就相当是转置。dimension_n是整数，如果张量是三维，就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0]，就把输入张量的第三维度和第一维度交换。
大家好，都说追女孩方法大于态度，学Python也是，今天就给大家分享的是我在用Python编写程序时常用的一些小技巧。
def transpose_data(workbook_path, end_row):
今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。
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高阶部分篇篇都是干货，建议大家不要错过任何一节内容，最好关注我，方便看到每次的文章推送。
NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象，是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型，用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同，NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型，这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下，元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句，如果你对矩阵不太熟悉，别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下，如果我们想在向量中有五个元素，我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin
对于有参数的transpose：对于三维数组，原型数组的参数应该是（0，1，2），对应的是外行，子行，子列，如果变成（1，0，2）就是将外行变成子行，子行变成外行。对于元素索引也发生同样改变，比如原来的元素3的索引是（0，1，1），转换后就是（1，0，1）
在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。
一个ndarray------->pd.Series(np.random.randint(2),index=['a','b'])
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包，每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.org). 去找答案。 在使用 numpy 之前，需要引进它，语法如下：
大家好，国庆节快乐呀！假期第二天，不管是出门游玩，还是宅在家，都希望你们过得开心。但要想不虚度这美好假期生活，也可以选择看书、学习新技能来提升自己，充实自己。假期是超越对手的好机会，大家可以试试看。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最
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。
在现代数据科学和机器学习领域，NumPy成为了Python中最为强大和广泛使用的科学计算库之一。它提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的各种数学函数。本文将探讨NumPy中一个关键而强大的概念——轴（axis）以及如何利用数组的转置来灵活操作这些轴。
如果使用常规方法，需要找规律得到每个位置变换后的位置，比较繁琐。一种巧妙的方法是将图像旋转 90° 等价于先将图像转置，然后再将每一行数字反转。因此，需要遍历两次 matrix，先转置再反转每一行，时间复杂度为 O(n)。
我们将 JAX 发布为两个独立的 Python 轮子，即纯 Python 轮子 jax 和主要由 C++ 组成的轮子 jaxlib，后者包含库，例如：
上一篇文章中，我们梳理了实现简易版 2048 游戏的基本知识，这篇文章将介绍如何实现各个模块。换句话说，上一次我们确定了旅行的目的地，这一次就让我们自由畅行在山间田野。
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