如何在Google Sheets中将数据矩阵(x's和null)转换为关系行？

在Google Sheets中将数据矩阵转换为关系行可以通过以下步骤实现：

准备数据：确保你的数据矩阵已经在Google Sheets中以一定的结构准备好。数据矩阵可以包含任意数量的行和列，其中"X"表示有关系的数据，"null"表示无关系的数据。
创建新的关系行：在数据矩阵下方或任意空白单元格中，选择一个起始位置，用于创建新的关系行。
使用公式进行转换：在起始位置输入以下公式并按下回车键，即可将数据矩阵转换为关系行：

=ArrayFormula(TRIM(TRANSPOSE(SPLIT(CONCATENATE(A1:Z),"X"))))

这个公式将会把数据矩阵中的所有单元格按照列进行合并，去除无关系的数据，然后通过TRANSPOSE函数将其转置为行，最后使用TRIM函数去除多余的空格。

调整格式：根据需要，对转换后的关系行进行格式调整，如设置字体、对齐方式等。

至此，你已成功将数据矩阵转换为关系行。

关系行可以在许多场景中发挥作用，如数据分析、数据库导入、数据展示等。腾讯云提供了多种云计算产品来支持这些场景，具体推荐的产品取决于实际需求。你可以在腾讯云官网（https://cloud.tencent.com/）上查找相关产品并获取详细的产品介绍和功能说明。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

import numpy as np import xlrd def import_excel_matrix(path): table = xlrd.open_workbook(path).sheets...ncols列的初始矩阵 for i in range(col): # 对列进行遍历 cols = np.matrix(table.col_values(x)) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作...datamatrix[:, x] = cols # 按列把数据存进矩阵中 return data_matrix data_file = u'E:\Python\2019_4_5\Learning...\Export_Output.xlsx' # Excel文件存储位置 import_excel_matrix(data_file) 补充知识：python从excel读取的数据为数字时，自动加上.0转化为浮点型的解决...以上这篇Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作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。

3.8K2 0

R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

FactoMineR的PCA函数的帮助文档比较隐晦，只有一个scale.unit参数是用于是否将数据调整为单位方差，看起来和z-score有点关系，其他就不太清晰了，所以我们直接看源码（本文只关注它的z-score...后面紧接着的一条命令就是将输入数据X先转换为数据框，这里说一下X其实就是表达矩阵，但是不同于常规的"列是样本行是基因"的表达矩阵，它其实是"行是样本列是基因"（重要），所以进行PCA分析时，往往需要转置...X和行权重row.w。...矩阵乘法代表表达矩阵的每一列都是和这个行权重的线性组合，其结果就是一个均值。后面的代码就是将原来的表达矩阵减去这个均值向量即可，之所以要转置是因为R中的矩阵默认是进行列方向的自动对齐。...X和行权重row.w。

1.5K2 0

matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算

生成托普利兹矩阵的函数是toeplitz(x,y)，它生成一个以x为第一列，y为第一行的托普利兹矩阵。这里x, y均为向量，两者不必等长。toeplitz(x)用向量x生成一个对称的托普利兹矩阵。...对于矩阵来说，左除和右除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵的关系，一般A\B≠B/A。 (4) 矩阵的乘方一个矩阵的乘方运算可以表示成A^x，要求A为方阵，x为标量。...S是要建立的稀疏矩阵的非0元素，u(i)、v(i)分别是S(i)的行和列下标，该函数建立一个max(u)行、max(v)列并以S为稀疏元素的稀疏矩阵。此外，还有一些和稀疏矩阵操作有关的函数。...(2) 直接创建稀疏矩阵 S=sparse(i,j,s,m,n)，其中i 和j 分别是矩阵非零元素的行和列指标向量，s 是非零元素值向量，m，n 分别是矩阵的行数和列数。...可以通过命令gf(data,m)将数据限制在有限域中，这样如矩阵求逆、相加、相乘等运算就均是基于有限域GF(m)的运算了。那么如何将有限域元素转换为double型的呢？

2.9K3 0

SheetJS—(js-xlsx)

中第一个Sheet的名字 //wb.Sheets[Sheet名]获取第一个Sheet的数据 document.getElementById("demo").innerHTML= JSON.stringify...(s) { //字符串转字符流 var buf = new ArrayBuffer(s.length); var view = new Uint8Array(buf); for (var i = 0...= s.length; ++i) view[i] = s.charCodeAt(i) & 0xFF; return buf; } // 将指定的自然数转换为26进制表示。...映射关系：[0-25] -> [A-Z]。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

5.3K2 0

一文看懂用Python读取Excel数据

结果为： All sheets: ['Sheet1'] 查看sheet1的数据概况： sheet1 = xlsx.sheets()[0] # 获得第1张sheet，索引从0开始 sheet1_name...# 查看第3行第4列数据 print('Row 4: %s\nCol 2: %s\nCell 1: %s\n' % (sheet1_nrows4, sheet1_cols2, cell23)) 通过查看特定行..., '有效', 42725.0, '深圳市'] 上述操作只是将数据从Excel中读取出来，将读取的数据转换为数组便可以进行矩阵计算。...由于矩阵计算大多是基于数值型数据实现的，因此上述数据将无法适用于大多数科学计算场景，这点需要注意。...总结：在企业实际场景中，由于Excel本身的限制和适用，其无法存储和计算过大（例如千万级的数据记录）的数据量，并且Excel本身也不是为了海量数据的应用而产生的，因此，Excel可以作为日常基本数据处理

44.8K2 0

生信技能树-R语言-day3

正确答案table(g %in% s)sum(g %in% s) # sum也可以length(intersect(g,s)) #交集会去掉重复g[s %in% g] #只对s负责，和g没有关系#生成10...，把他们排成三行> m [,1] [,2] [,3][1,] 1 4 7[2,] 2 5 8[3,] 3 6 9矩阵取子集m[x...,y]矩阵的转置和转换 t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames(m) m a b...c[1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 > t(m) # 转置行和列 [,1] [,2] [,3]a 1 2 3b 4 5 6c...7 8 9转换为数据框 m = as.data.frame()可以用class来判断是否转换成功list列表新建> x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3)

661 0

VS2008 + Opencv2.1 读取图片像素输出至Excel文件

前提是程序能够通过识别图片的大小而设置二维数组的起始点，举例来说，Excel 2010 里一共有1048576行, XFD列，X是26个字母中第24个字母，F是第6个，D是第4个，因此XFD对应的是 ...修改头文件进入刚添加进来的几个类头文件中将#import开头的这句注掉 // 从类型库向导中用“添加类”创建的计算机生成的 IDispatch 包装类 //#import "D:\\Program....xlsx文件经过以上几步，现在可以使用Excel类库提供的函数导出数据了。...range.AttachDispatch(lpDisp); VARTYPE vt = VT_I4; /*数组元素的类型，long */ SAFEARRAYBOUND sabWrite[2]; /*用于定义数组的维数和下标的起始值...]; olesaWrite.PutElement(index, &lElement); } } /*把ColesaWritefeArray变量转换为

1.9K8 0

【科普】什么是TPU?

标量、向量、矩阵神经网络需要大量的数学运算，但大多数数学运算都非常简单：将一堆数字相乘，然后将结果相加。可以在一个称为乘法累加(MAC) 的操作中将这两者连接在一起。...脉动阵列是一种硬件算法，它描述了计算矩阵乘法的芯片上的单元模式。“Systolic”描述了数据如何在芯片中以波浪的形式移动，就像人类心脏的跳动。 TPU 中实现脉动阵列版本设计有一些变化。...首先，我们需要一种将数据输入和输出芯片本身的方法。然后我们需要在正确的时间将它进出数组。最后，我们需要一些方法来处理神经网络中不是矩阵乘法的内容。让我们看看这一切是如何在硬件中发生的。...首先，累加器从 MXU 中收集数据。然后，激活管道（Activation Pipeline）应用标准的神经网络函数（如 ReLU 和 Maxpool），这些函数的计算量不如矩阵乘法。...它将您的 TF 图转换为线性代数，并且它有自己的后端可以在 CPU、GPU 或 TPU 上运行。 Pods Google云中的 TPU 存在于“pod”中，它们是具有大量计算能力的大型机架。

3.3K2 0

Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

生成托普利兹矩阵的函数是toeplitz(x,y)，它生成一个以x为第一列，y为第一行的托普利兹矩阵。这里x, y均为向量，两者不必等长。toeplitz(x)用向量x生成一个对称的托普利兹矩阵。...运算是在矩阵意义下进行的，单个数据的算术运算只是一种特例。 (1) 矩阵加减运算假定有两个矩阵A和B，则可以由A+B和A-B实现矩阵的加减运算。...对于矩阵来说，左除和右除表示两种不同的除数矩阵和被除数矩阵的关系，一般A\B≠B/A。 (4) 矩阵的乘方一个矩阵的乘方运算可以表示成A^x，要求A为方阵，x为标量。...S是要建立的稀疏矩阵的非0元素，u(i)、v(i)分别是S(i)的行和列下标，该函数建立一个max(u)行、max(v)列并以S为稀疏元素的稀疏矩阵。此外，还有一些和稀疏矩阵操作有关的函数。...(2) 直接创建稀疏矩阵 S=sparse(i,j,s,m,n)，其中i 和j 分别是矩阵非零元素的行和列指标向量，s 是非零元素值向量，m，n 分别是矩阵的行数和列数。

2.4K2 0

Transformer 模型：入门详解（1）

为输入句子生成嵌入找到所有单词的嵌入并将它们转换为输入矩阵。这些嵌入可以通过简单的标记化和单热编码生成，也可以通过 BERT 等嵌入算法生成。输入矩阵的维度将等于句子长度 x 嵌入维度。...将输入矩阵转换为 Q、K 和 V 为了计算自注意力，我们需要将 X（输入矩阵）转换为三个新矩阵： - Query (Q) - Key (K) - Value (V) 为了计算这三个矩阵，我们将随机初始化三个权重矩阵...输入矩阵 X 将与这些权重矩阵 Wq、Wk 和 Wv 相乘，分别获得 Q、K 和 V 的值。在此过程中将学习权重矩阵的最佳值，以获得更准确的 Q、K 和 V 值。...计算Q和K转置的点积从上图可以看出，qi、ki、vi 代表了句子中第 i 个词的 Q、K、V 的值。输出矩阵的第一行将使用点积告诉您 q1 表示的 word1 与句子中其余单词的关系。...这将是我们的输入矩阵 X。生成位置嵌入以保留与输入句子的词序相关的信息，并将其添加到输入矩阵 X。随机初始化三个矩阵：Wq、Wk 和 Wv，即查询、键和值的权重。

7191 0

卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）

本文是论文《A guide to convolution arithmetic for deep learning》的阅读笔记及思考，对于文章中浅尝则止的部分进行了深入的分析，如步长大于 1 的卷积与池化之间是否存在一种等价的关系...，当步长S=1时，零填充的值是P=(F-1)/2，这样就能保证输入和输出数据体有相同的空间尺寸。 ...= C X Y=CX Y=CX 其中的 C C C 如下所示以矩阵 C C C 的第一行为例，其实非零权重的位置与上图左右边标注的位置是一样的；同理第二行与第二次卷积运算是一样的……...另外我们可以以一种较为直觉的角度去理解卷积和反卷积。在上图中的第一行，我们看到代表输入的蓝色矩阵中的 1 实际上只对计算代表输出的绿色矩阵中的 1 有贡献，对绿色矩阵中的其他值并没有贡献。...因为直接卷积的输入是转置卷积的输出，转置卷积的输出是直接卷积的输入，所以第二行绿色矩阵中的 1 实际是与第一行蓝色矩阵中的 1 相对应的，而第一行蓝色矩阵中的 1 有只影响第一行绿色矩阵中的 1，所以在计算转置卷积的过程中

2.5K3 0

R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

使矩阵转置，即行内容变列，列内容变行。...添加行到matrix 使用rbind()，操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums() 选择矩阵中的元素 matrix[x, y] ，x表示行，y表示列 martix[1:2,2...数据框的来源 image.png as.data.frame(matrix)，可以将矩阵数据转为数据框。查看数据框通过head()与tail()快速查看，默认提取前六行。...如找出所有带有rings 的planet。空着的列或行就表示全选。...如动物的种类：猴子，兔子，老鼠。不同的动物之间不存在高低顺序的关联性。2）An ordinal variable，表示有一个排序关系。如描述程度关系的词：高，中，低。明显有一个内在关系。

2.8K2 0

R in action读书笔记（6）-第七章：基本统计分析（中）

table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表 xtabs(formula, data) 根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个...除此之外，xtabs()函数还可使用公式风格的输入创建列联表，格式为：mytable<-xtabs(~A+B,data=mydata) 其中的mydata是一个矩阵或数据框。...行和与行比例可以这样计算： > margin.table(mytable,1) Treatment Placebo Treated 43 41 > prop.table(mytable...vcd包也提供了一个kappa()函数，可以计算混淆矩阵的Cohen’s kappa值以及加权的kappa值。（举例来说，混淆矩阵可以表示两位评判者对于一系列对象进行分类所得结果的一致程度。）...rows<-dim(df)[1] + cols<-dim(df)[2] + x<-NULL + for(i in 1:rows){ + for(j in 1:df$Freq[i]){ + row<-df

1.5K2 0

《深入理解计算机系统》（CSAPP）实验六 —— Cache Lab

例如，如果您的转置声明了8个变量，然后调用了一个使用4个变量的函数，然后调用了另一个使用2个变量的函数，则堆栈中将有14个变量，这将违反规则。您的转置函数可能不会修改数组A。...而int类型为4字节，所以缓存中的每个数据块可以保存8个元素，由于矩阵是行优先存储的，所以相当于保存了A [0] [0]~A [0] [7]，A矩阵转置后A [0] [0]~A [0] [7]对应的位置为...由于32x32矩阵中，每一行有32个元素，则相邻两行间隔了3个高速缓存行，比如根据矩阵B的地址，其元素保存在高速缓存中是如下形式。...4.3.2 64 * 64矩阵这里同样使用分块技术进行优化，需要注意的是，当矩阵大小变为64x64时，矩阵中的每一行需要8个高速缓存行进行保存，使得高速缓存中只能保存4行的矩阵内容，如果我们还是使用块大小为...8的分块技术，就会使得第5行和第1行冲突、第6行和第2行冲突等等，由此就会出现冲突不命中，所以我们只能设置块大小为4。

6.1K2 0

python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许...（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示）读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...创建复合矩阵：np.bmat(‘A B’,’AB’)，用A和B创建复合矩阵AB（字符串格式）创建n*n维单位矩阵：np.eye(n) 矩阵的转置：A.T 矩阵的逆矩阵：A.I 计算协方差矩阵：...np.cov(x)，np.cov(x,y) 计算矩阵的迹（对角线元素和）：a.trace() 相关系数：np.corrcoef(x,y) 给出对角线元素：a.diagonal() 四、线性代数估计线性模型中的系数...，c表示颜色，s表示大小添加网格线：plt.grid(True) 添加注释：如ax.annotate('x', xy=xpoint, textcoords='offsetpoints',xytext

1.2K3 0

python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示）读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...创建复合矩阵：np.bmat(‘A B’,’AB’)，用A和B创建复合矩阵AB（字符串格式）创建n*n维单位矩阵：np.eye(n) 矩阵的转置：A.T 矩阵的逆矩阵：A.I 计算协方差矩阵：...np.cov(x)，np.cov(x,y) 计算矩阵的迹（对角线元素和）：a.trace() 相关系数：np.corrcoef(x,y) 给出对角线元素：a.diagonal() 四、线性代数估计线性模型中的系数...,s = ..)...，c表示颜色，s表示大小添加网格线：plt.grid(True) 添加注释：如ax.annotate('x', xy=xpoint, textcoords='offsetpoints',xytext

2.1K5 0

构建基于React18的电子表格程序

本次升级内容包括开箱即用的改进，如自动批处理、新的API（如startTransition）和支持Suspense 的流式服务器端渲染。关于此次发布新增的功能可以参考官方文档。...除此之外，虽然React中使用了虚拟DOM及DOM DIFF算法，但如果表格中数据量大且需要经常性修改更新时，浏览器性能并不会太好。...进入想要创建项目的目标文件夹之后，根据自己用的工具，执行以下命令的一种，即可创建一个最简单的React项目： # npm 6.x npm create vite@latest vite-react -...template react 上述命令中vite-react表示创建的工程名称，--template表示创建项目时使用的模板，react模板默认使用js，如果要使用ts，需要将--template react 替换为...//设置区域内容 //表示从行索引为2，列索引为0的单元格开始,设置2行3列的数据 sheet.setArray(2,0,[[1,'hello','grapecity']

1.7K1 0

Pytorch 转置卷积

} = VX^{\prime} Y′=VX′ 这里 Y ′ 和 X ′ Y^{\prime} 和 X^{\prime} Y′和X′ 是 Y , X Y, X Y,X 对应的向量版本。...例如，当将高和宽两侧的填充数指定为1时，转置卷积的输出中将删除第一和最后的行与列。...再谈转置卷积转置卷积是一种卷积它将输入和核进行了重新排列同卷积一般是做下采样（将高和宽变得更小），而转置卷积通常用作上采样（输出高宽变大）如果卷积将输入从 ( h , w ) (h, w) (...s-1 s−1 行和列将输入填充 k − p − 1 k-p-1 k−p−1 （ k k k 是核窗口）将核矩阵上下、左右翻转然后做正常卷积（填充 0 0 0、步幅 1 1 1） ( p...-s n′=⌊(n−k−2p+s)/s⌋→n≥sn′+k−2p−s 如果让高宽成倍增加，那么 k = 2 p + s k=2p+s k=2p+s 3.3 转置卷积与反卷积的关系数学上的反卷积（deconvolution

2.2K3 0

万字长文带你复习线性代数！

从行的角度来看矩阵和向量相乘：从行的角度看，矩阵A和向量x相乘，其结果是矩阵的A的每一行与向量x做点积(dot product,后面再介绍) 的结果。 ?...从列的角度来看矩阵和向量相乘：从列的角度看，矩阵A和向量x相乘，相当于对矩阵A的列向量做了一次线性组合。 ? 因此，无论从行角度还是列角度，矩阵A的列数要与向量x的维数相同。...加入A的简约行阶梯形式是R，那么Ax=0和Rx=0有相同的解集。但是对于行来说，行阶梯形式改变了行之间的关系，比如原先两行是两倍的关系，其中一行变为二倍之后，二者就相等了，关系自然改变了。...9.2 零空间对于一个矩阵A来说，使得Ax=0的所有x所组成的集合被称为矩阵A的零空间(Null Space): ?...在进行线性回归时，我们往往希望残差平方和最小，即： ? 这里的C是我们的训练数据，训练数据的矩阵表示相当于线性方程组的A，要找的参数a相当于线性方程组的x，实际值y相当于线性方程组的b。

1.5K2 0

数据结构第四章字符串和多维数组

空白串和空串的不同，如“ ”和“”分别表示长度为1的空白串和长度为0的空串。...…ann 在这个下三角矩阵中， ii i aij 的对应关系为：在aij之前有i 行，共有3 x i-1个非零元素，在第 i 行，有j-i+1个非零元素，即非零元素aij的地址为： Loc(aij...三元组顺序表的转置一个m×n的矩阵A，它的转置B是一个n×m的矩阵，且a[i][j]=b[j][i]，0 ≤ i < m，0 ≤ j < n，即A的行是B的列，A的列是B的行。...将A转置为B，就是将A的三元组表M[0].i置换为表B的三元组表M[0].i，如果只是简单地交换a.data中i和j的内容，那么得到的b.data将是一个M[0].i顺序存储的稀疏矩阵B，要得到按行优先顺序存储的...如A =A+B,将矩阵 B 加到矩阵 A 上, 此时若用三元组表表示法,势必会为了保持三元组表“以行序为主序”而大量移动元素。

1.7K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何在Google Sheets中将数据矩阵(x's和null)转换为关系行？

相关·内容

Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算

SheetJS—(js-xlsx)

一文看懂用Python读取Excel数据

生信技能树-R语言-day3

VS2008 + Opencv2.1 读取图片像素输出至Excel文件

【科普】什么是TPU?

Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

Transformer 模型：入门详解（1）

卷积与反卷积关系超详细说明及推导（反卷积又称转置卷积、分数步长卷积）

R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

R in action读书笔记（6）-第七章：基本统计分析（中）

《深入理解计算机系统》（CSAPP）实验六 —— Cache Lab

python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

构建基于React18的电子表格程序

Pytorch 转置卷积

万字长文带你复习线性代数！

数据结构第四章字符串和多维数组

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐