Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别....Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置....如果你要转置很大的数组,使用Numeric Python或其它第三方包,它们定义了很多方法,足够让你头晕的.
（二重列表）转置 在学习过程中有什么不懂得可以加 我的python学习交流扣扣qun，688244617 群里有不错的学习教程、开发工具与电子书籍。...如上图：这种转置矩阵的即时感是怎么回事？ 没错，这个问题的本质就是求解转置矩阵。于是就简单了，还是用个不动脑筋的办法： #!...（二重列表）转置 def trans(l): for i in range(len(l)): for j in range(i): l[i][j],...zip的本质就是这样的，取出列表中的对应位置的元素，组成新列表，正是这个题目要做的。 所以最终，这个题目（转置矩阵）的Python解法就相当奇妙了： #!...（二重列表）转置 def trans(l): l = zip(*l) l = [list(i) for i in l] return l # 主函数 def main()
//矩阵转置 class ArrayUtil { //输入矩阵和其列大小 public static int[][] transpose(int[][] arr, int column)...int[][] arr = new int[][] { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 }}; System.out.println("转置前的矩阵...); ArrayUtil.printArray(arr); int[][] arr2 = ArrayUtil.transpose(arr, 3); System.out.println("转置后的矩阵
本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法。...然后又是一个不小心的发现： 这种转置矩阵的即时感是怎么回事？ 没错，这个问题的本质就是求解转置矩阵。...最后，群里某大神说：如果只是转置矩阵的话，直接zip就好了。这才想起来zip的本质就是这样的，取出列表中的对应位置的元素，组成新列表，正是这个题目要做的。...所以最终，这个题目(转置矩阵)的python解法就相当奇妙了： def trans(m): return zip(*d) 没错，就这么简单。python的魅力。
行列转置是ETL或报表系统中的常见需求，HAWQ提供的内建函数和过程语言编程功能，使行列转置操作的实现变得更为简单。 一、行转列 1....数学 | 英语 ------+------+------+------ 张三 | 80 | 70 | 60 李四 | 90 | 100 | 80 (2 rows) 在子查询中按...这种方法利用了HAWQ内建的聚合函数，实现简洁。 2.... 调用函数： begin; select fn_crosstab('cur1'); fetch all in cur1; commit; 服务器游标默认只能在一个事务中存在...多列转多行 原始数据如下： test=# select * from t1; c1 | c2 | c3 | c4 ----+----+----+---- 1 | 我 | 是 | 谁
需要注意的是只有二维数组（矩阵）以及更高维度的数组才能够进行转置操作，对Numpy中的一维数组进行转置操作是没有用的。...在Numpy中既可以使用一维数组表示向量，也可以使用二维数组矩阵的形式表示向量。...b T 属性 T属性使用非常简单，使用T属性比较适用处理低维数组的转置操作（并不意味着它不能应用在高维数组上），正因为如此在实际操作中对矩阵（二维数组）的转置通常使用T属性。...不过transpose函数能够非常方便的处理高维数组的转置。在介绍多维数组的转置之前，来看看如何使用transpose函数对二维数组矩阵进行转置。...对于高维数组来说，transpose需要用到一个由编号组成的元组，这样才能进行转置，其实上面在介绍T属性的时候已经分析过了，这里说的编号对应的是形状元组的位置，这样说应该很抽象，我们以实际三维数组为例进行分析
前言 转置卷积，学名transpose convolution，在tf和torch里都叫这个。 有时在论文里可以看到别人叫它deconvolution（反卷积），但这个名词不合适。...我先给出结论， 在现行的对应转置卷积中，s’总是等于1，p’<=0。...3.2 步长1的错位扫描 这个在第一节已经介绍过了。 3.3 padding消融 上节说过 p ′ = − p p’=-p p′=−p，这意味着我们在转置卷积中，做的不是加边，而是消边。...但若是固定weights，自己手动控制转置卷积时，这个reverse就非常值得注意了。 在使用torch时务必当心。...再次回顾转置卷积的背景意义，我们希望在shape上还原直接卷积的input。 不妨思考，i=多少时，经过k=3,p=1,s=2的直接卷积，能得到o=3？
#Python的matrix转置 matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] def printmatrix(m): for ele in m: for i...in ele: print(“%2d” %i,end = ” “) print() #1、利用元祖的特性进行转置 def transformMatrix(m): #此处巧妙的先按照传递的元祖m的列数，生成了...r[i].append(ele[i]) #printmatrix(r)#方便查看数组是怎么赋值的，如不需要可注释掉 #print(“*”*20)#打印分隔符 return r #2、利用zip函数生成转置矩阵...，可以不用transformMatrix1函数，直接打印 print(“第三种方法的结果展示”) printmatrix(transformMatrix2(matrix)) 以上这篇Python 矩阵转置的几种方法小结就是小编分享给大家的全部内容了
在写代码时，经常会遇到各转类型之间互相转换，比如json转换为Map,jsonArray转List集合,List集合转json,现在整理一个工具类，方便日后查阅。...; } else { map.put(key, value); } } return map; } // 将jsonArray字符串转换成List集合...def======"+map.get("def")); System.out.println("---------------------将jsonArray字符串转换成List集合...this.count = count; } //默认构造方法 public TestJsonToList() { } } 控制吧输出结果： json转List...集合，和List集合转json时需要注意，使用的是阿里的fastJson.jar包，不要引错了，Maven项目对应引入： com.alibaba</
文章目录 （1）方法一、使用numpy转置 （2）方法二、使用zip()函数 （3）方法三、使用python列表表达式【不占用额外空间，“原地修改”】 （4）方法四、新建列表B，使用双重循环添加元素 （...1）方法一、使用numpy转置 import numpy as np A = np.mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(A.T) print(A.swapaxes(...【zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同：在 Python 3.x 中为了减少内存，zip() 返回的是一个对象。如需展示列表，需手动 list() 转换。】...])) #矩阵列数 for i in range(len(A[0])):#len(A[0])矩阵列数 for j in range(len(A)):#len(A)矩阵行数 #转置就是...) #矩阵列数 for i in range(len(A[0])):#len(A[0])矩阵列数 for j in range(i,len(A)):#len(A)矩阵行数 #转置就是
此外，矩阵的转置也不可或缺。 拉格朗日乘数、求解最小二乘问题，函数f斜率是矩阵A，约束条件c的斜率是矩阵B， 在相切点上 A等于B的转置（或者B的转置的X倍）。...下为几种常见的矩阵转置方法： 方法一： #step1: #初始化原始矩阵 matrix = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12...通过函数指出矩阵的行与列 row = len(matrix) col = len(matrix[0]) #step2： #交换矩阵的行与列 ROW = col COL = row #step3： #初始化矩阵中的所有元素...ROW): Tmatrix.append([]) for j in range(COL): Tmatrix[i].append(0) #step4： #转置矩阵赋值
有时候我们需要在 Laravel 的 Blade 模版中定义一些变量，而 Blade 却没有提供这样的方法/ /，所以我们这里为大家分享两种可以实现在 Blade 模版中定义变量的方法。...由于在 Blade 中 {{-- 这里是注释 --}} 会被解析为 <?php / / ?...> 当然，我们还可以通过扩展 Blade 模版引擎的方法来实现，具体扩展方法可以参考 官方文档。...以上这篇在Laravel 的 Blade 模版中实现定义变量就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
-302-62420-2，清华大学出版社，2023年6月出版，2023年8月第2次印刷 ======================== 问题描述： 编写程序，使用不同的方法对嵌套列表模拟的矩阵进行转置
该方法并不会覆盖ArrayList中已经存在的元素。...Arrays.sort(a, c); } } 根据源码我们可以得知，Arrays.asList()方法返回的是个内部的ArrayList，这个类同样是AbstractList的一种实现...而该ArrayList就只有以下方法，并没有实现add和remove方法： contain(Object) get(int) indexOf(Object) set(int) size() toArray...这个类由于是AbstractList的一种实现，AbstractList的add和remove方法会有异常抛出： /** * Appends the specified element to...所以，我们改变返回的ArrayList中的内容的时候，原数组也会同时改变。这就是集合视图（collection view），集合了常用的方法。 5.3 为何返回的ArrayList的长度是固定的？
使用numpy模块 # 使用numpy转置 import numpy as np arr = [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8,...9], [10, 11, 12]] arr = np.array(arr) # 这里可以三种方法达到转置的目的 # 第一种方法 print(arr.T) # 第二种方法 print(arr.transpose
本文首发于 GiantPandaCV ：深入理解神经网络中的反(转置)卷积 本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。...卷积前后向传播实现细节 在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。...一般看训练和推理框架的实现的方式都是 ，而插空补0这种实现，目前我在MNN[6]这个推理框架里有见到，其Metal GPU上的实现用的是这个思路： https://github.com/alibaba...这里kernel实现的是计算一个输出点的代码，而且因为实际实现的时候，输入并没有真的去插空补0和Padding，反卷积核也没有真的去旋转180度，所以看到绝大部分代码在计算当前线程负责的输出点所对应的权值和输入的取值索引...所以在实际应用中对于一些像素级别的预测任务，比如分割，风格化，Gan这类的任务，对于视觉效果有要求的，在使用反卷积的时候需要注意参数的配置，或者直接换成上采样+卷积。
卷积前后向传播实现细节 在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。 先来看下一般训练框架比如Caffe和MXNet卷积前向实现部分代码： Caffe: ?...则之前先要先根据pad在输入边缘补一圈0，然后再根据步长s去取每个卷积的位置填入buffer里面。 我们接着来看卷积反向传播是如何实现的。...所以是将权值转置之后左乘输出梯度，得到类似 buffer 大小的中间结果然后再接一个操作，就可以得到输入梯度了： ?...一般看训练和推理框架的实现的方式都是+，而插空补0这种实现，目前我在MNN[6]这个推理框架里有见到，其Metal GPU上的实现用的是这个思路： https://github.com/alibaba/...所以在实际应用中对于一些像素级别的预测任务，比如分割，风格化，Gan这类的任务，对于视觉效果有要求的，在使用反卷积的时候需要注意参数的配置，或者直接换成上采样+卷积。
那么，转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢，转置卷积层实现过程又是什么样的呢，笔者根据最近的预研项目总结出本文。 1....，大的正方形中数字1只参与小正方形中数字1的计算，那么在转置卷积中，大正方形的1也只能由小正方形的1生成，这就是逆向的过程。...[no padding, no stride的卷积转置] 3.2 带padding的卷积的转置卷积 在正卷积中如果是有padding，那么在转置卷积中不一定会有padding，其计算公式下文会给出，这里先给出...[stride为2的卷积转置] 3.4 正卷积和转置卷积的换算关系 3.4.1 转置卷积的padding 从上面3个例子的转置卷积中我们可以发现，如果用正卷积实现转置卷积时，卷积核的大小是保持不变的，而...3.4.3 odd卷积的转置卷积 这个可以说是转置卷积中最难理解的一种情况，在2.4中我们提到在除以stride时可能会除不尽要向下取整，那么我们在求W_1时就会有不确定性，举个栗子，还是第3节一开始给出的图
在 PHP 中，可以使用原生的数组函数或者 SplQueue 类很轻松地实现队列这种数据结构，不过这里我们介绍的是 Redis，所以还可以借助 Redis 自带的列表类型来实现。...要在 Laravel 项目中使用 Redis 实现队列系统，只需在配置好 Redis 连接信息后将环境配置文件 .env 中的 QUEUE_CONNECTION 配置值调整为 redis 即可： QUEUE_CONNECTION...当然了，Laravel 还支持一些更复杂的操作，比如延迟推送、批处理等，你可以自行研究 RedisQueue 中对应的实现源码了解底层细节。...在浏览器中访问文章，就可以在终端窗口看到对应消息队列处理结果。...如果你在队列消息被处理之前去查看其数据结构（默认位于 laravel_database_queues:default 中）： 可以看到这个是一个经过 JSON 序列化后的消息数据： job 对应的是如何处理这个消息数据
代码示例：产品列表和用户列表的 API 例子 昨天我们学习了 在 Visual Code 中搭建 Laravel 环境，现在我们来学习 Facebook 的 GraphQL 。...安装 Laravel 使用下面命令安装最新版本的 Laravel ： # 在命令行中执行 composer global require "laravel/installer" laravel new...laravel-graphql 2....创建查询和定义 GraphQL 的类型 GraphQL 中的查询与 Restful API 中的末端路径查询是一样的，查询只是用于获取数据，以及创建、更新、删除操作。...GraphQL 中的 类型 用于定义查询中每个字段的类型定义，类型会帮助我们格式化查询结果中的有格式的字段，例如布尔类型，字符串类型，浮点类型，整数类型等等，以及我们的自定义类型。
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