开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

转置对角线到谷歌电子表格中的行？

转置对角线到谷歌电子表格中的行是指将表格中的对角线数据按照行的方式转置到新的表格中。在谷歌电子表格中，可以通过以下步骤来实现：

打开谷歌电子表格并创建一个新的表格文件。
在原始表格中，选中对角线的数据区域。
复制选中的数据区域（使用快捷键Ctrl+C或右键点击选择“复制”）。
在新的表格文件中，选中第一个单元格（通常是A1单元格）。
将光标移动到A2单元格，然后使用快捷键Ctrl+Shift+V（或右键点击选择“粘贴特殊”）。
在弹出的菜单中，选择“转置”选项，并点击“粘贴”按钮。

这样，选中的对角线数据将以行的方式粘贴到新的表格中。

这个操作可以应用于各种情况，比如将对角线数据用于图表制作、数据分析或其他需要按行展示数据的场景。

腾讯云相关产品中，与电子表格和数据分析相关的产品有腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）、腾讯云云函数（https://cloud.tencent.com/product/scf）等。这些产品可以帮助用户在云端进行数据处理和分析，提供丰富的功能和工具来满足各种需求。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....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.

3.5K1 0

HAWQ中的行列转置

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....固定列数的行转列原始数据如下： test=# select * from score; name | subject | score ------+---------+------...而结果是六行数据。...要达到想要的结果，最重要的是如何从现有的行构造出新的数据行。下面用三种方法实现。（1）最直接的方法——union 用SQL的并集操作符union是最容易想到的方法。...如果列很多，需要叠加很多的union all，凸显乏味。更灵活的方法是通过笛卡尔积运算构造数据行，这种方法的关键在于需要一个所需行数的辅助表。

1.7K5 0

Numpy中的转置轴对换

约着见一面就能使见面的前后几天都沾着光变成好日子 ——猪猪前言转置是重塑的一种特殊形式。转置返回源数组的视图，源数组和对源数组进行转置操作后返回的数组指向的是同一个地址。...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。...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。...，使用T属性和后面要介绍的transpose函数差不多，只不过T属性不能指定，只能使用的默认的转置方式，而transpose函数可以指定转置方式。...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。

1.5K1 0

PyTorch中的转置卷积详解

写这篇文章是因为网上介绍转置卷积的博客，都讲不清楚，我看了半天还是云里雾里。只能自己手动来一篇了。...transpose conv 与 direct conv最大的区别在于：转置卷积支持错位扫描。显然，错位扫描的性质使得扫描次数变多了。...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。...简单的说，就是把转置卷积的输入o先放大stride倍，填充的部分使用zero。...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。

1.6K2 0

python中矩阵的转置怎么写_Python 矩阵转置的几种方法小结

#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的行数 r = [[] for i in m[0]] for ele in m: for i in range(len(ele)): #【重点】：此处利用m的第ele行i列，并将该值追加到r的i行上；...zip函数生成转置矩阵 def transformMatrix1(m): return zip(*m) #3、利用numpy模块的transpose方法 def transformMatrix2(m):...(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，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。

1.6K3 0

深入理解神经网络中的反(转置)卷积

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。...对于上采样+卷积操作，就是一个最近邻或者双线插值上采样到想要的feature map 空间大小再接一层卷积。...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。...，每个窗口内容按行展开成一列，然后再按通道顺序接上填到 buffer对应的列，且 buffer 按从左到右顺序填写。...GEMM + col2im 其实从前面卷积的实现过程可以看到，如果卷积步长大于1的话，输出大小是小于输入的，但是反向传播的时候，输出梯度通过操作可以实现把输出梯度空间大小从小变大到输入梯度大小

2K0 0

深入理解神经网络中的反(转置)卷积

对于上采样+卷积操作，就是一个最近邻或者双线插值上采样到想要的feature map 空间大小再接一层卷积。...，每个窗口内容按行展开成一列，然后再按通道顺序接上填到 buffer对应的列，且 buffer 按从左到右顺序填写。...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： ?...GEMM + col2im 其实从前面卷积的实现过程可以看到，如果卷积步长大于1的话，输出大小是小于输入的，但是反向传播的时候，输出梯度通过 + 操作可以实现把输出梯度空间大小从小变大到输入梯度大小...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。

1.7K6 1

由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系

，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...是怎么做的呢，可见下面的动图，它是2.3中无padding卷积对应的转置卷积，我们先不看转置卷积中的转置padding，也就是动图中外部的虚线区域，然后会发现每两个蓝色块之间都插入了白色块，也就是0，这样一来...[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...，我们是希望将W/4的图放大到W/2的程度，这是一个转置卷积的过程，我们先算一遍正卷积，从W/2下采样到W/4，k代表核边长为3，s是stride为1/2的倒数，即2，padding根据2.4的公式推导为

4K11 1

numpy中矩阵转成向量使用_a与b的内积等于a的转置乘b

线性代数直接没有学明白，同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数。时至今日，我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿。不过，好在我还有机会，为了不敷衍而去学习一下。...矩阵的转置有什么作用，我真是不知道了，今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识。...，而T的属性则是实现矩阵的转置。...从计算的结果看，矩阵的转置实际上是实现了矩阵的对轴转换。而矩阵转置常用的地方适用于计算矩阵的内积。而关于这个算数运算的意义，我也已经不明确了，这也算是今天补课的内容吧！...以上这篇对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法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。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

1.7K1 0

学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

Ai,:表示A中垂直坐标i上一横排元素，A的第i行(row)。右下元素。A:,i表示A的第i列(column)。明确表示矩阵元素，方括号括起数组。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...张量A中坐标(i,j,k)元素记Ai,j,k。转置(transpose)。矩阵转置，以对角线为轴镜像。左上角到右下角对角线为主对角线(main diagonal)。A的转置表为A⫟。...向量转置，一行矩阵。向量元素作行矩阵写在文本行，用转置操作变标准列向量来定义一个向量，x=x1,x2,x3⫟。标量可看作一元矩阵。标量转置等于本身，a=a⫟。矩阵形状一样，可相加。对应位置元素相加。...向量b和矩阵A每一行相加。无须在加法操作前定义一个将向量b复制到第一行而生成的矩阵。隐式复制向量b到很多位置方式，称广播(broadcasting)。矩阵、向量相乘。

2.7K0 0

【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的数组转置和轴对称

数组转置和轴对换转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性： In [126]: arr = np.arange(15).reshape((3, 5)) In [127]: arr Out[127]:...[ 0.9394, 3.7662, -1.3622], [ 4.948 , -1.3622, 4.3437]]) 对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置...简单的转置可以使用.T，它其实就是进行轴对换而已。...[ 3, 7]], [[ 8, 12], [ 9, 13], [10, 14], [11, 15]]]) swapaxes也是返回源数据的视图

1.5K3 0

「Workshop」第二十期线性代数---行列式

（仅适用于二阶和三阶行列式）二阶行列式是主对角线上的两元素之积减去副对角线上两元素之积所得的差。...二、三阶行列式 对角线法例： ---- 逆序数规定各元素之间有一个标准次序（比如从小到大为标准次序），在任一个排列中，当两个元素的先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序，一个排列中所有逆序的总数叫做...（列标）次序为带正号列标排列：123，231，312【都是偶排列】带负号列标排列：132，213，321【都是奇排列】经过一番操作，t是列标排列的逆序数，三阶行列式可以写成：定义推广到n...定理2 n阶行列式也可定义为其中t为行标排列的逆序数 ---- 四、行列式的性质转置行列式称为行列式的转置行列式性质1 行列式与它的转置行列式相等证明：记D的转置行列式为...（列）中所有的元素的公因子可以提到行列式记号的外面性质4 行列式中如果有两行（列）元素成比例，则此行列式等于零性质5 若行列式的某一列（行）的元素都是两数之和，例如第i列的元素都是两数之和：则

1.5K2 0

C++ 特殊矩阵的压缩算法

矩阵的内置操作有很多，本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。什么是矩阵转置？如有 m行n列的A 矩阵，所谓转置，指把A变成 n行m列的 B矩阵。...或者说，转置后的矩阵还是使用三元组表方式描述。先从直观上了解一下，转置后的B矩稀疏阵的三元组表的结构应该是什么样子。是否可以通过直接交换A的三元组表中行和列位置中的值？...3.2 以列为优先搜索经过转置后，A稀疏矩阵的行会变成B稀疏矩阵的列，也可以说A的列变成B的行。如果在A中以列优先搜索，则相当于在B中以行优先进行搜索。...可以采用另外一种方案提升转置性能。其核心思路如下所述：在原A稀疏矩阵中按列优先进行搜索。统计每一列中非零数据的个数。记录每一列中第一个非零数据在B三元组表中的位置。...如果在遍历时，能记录每列非零数据在B三元组表中应该存储的位置，则可以实现A三元组表中的数据直接以转置要求存储在B三元组表中。重写上述的转置函数。

2K3 0

3吴恩达Meachine-Learing之线性代数回顾-(Linear-Algebra-Review)

本文主要讨论神魔是矩阵和向量，谈谈如何加减乘矩阵及向量，讨论逆矩阵和转置矩阵的概念！！如果十分熟悉这些概念，可以很快的浏览一遍，如果对这些概念有些许的不确定，可以细看一下，慢慢咀嚼！...，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为 1 以外全都为 0。...矩阵的转置：设 A 为 m×n 阶矩阵（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，即： A=a(i,j) 定义 A 的转置为这样一个 n×m 阶矩阵 B，满足 B=a(j,i)，即...(有些书记为 A’=B）直观来看，将 A 的所有元素绕着一条从第 1 行第 1 列元素出发的右下方 45 度的射线作镜面反转，即得到 A 的转置。...矩阵的转置基本性质: matlab 中矩阵转置：直接打一撇，x=y’。

1.2K4 0

DL4J实战之五：矩阵操作基本功

BaseNDArray是个抽象类，因此在实际使用中，咱们用的都是NDArray的实例：之所以用一篇文章来学习矩阵操作，是因为后面的实战过程中处处都有它，处处离不开它，若不熟练就会寸步难行；本篇涉及的...ndarray-experience工程中最基本的方法先列出两个最基本的方法，后面学习时会频繁用到它们： rand：秩，维数，例如2行3列的二维矩阵，rand方法返回值等于2 shape：矩阵每个维度的大小...888.0000], [ 888.0000, 888.0000, 888.0000]] rand：随机矩阵（0到1之间的随机数） // 创建2行3列的随机矩阵 INDArray indArray2...1.0： // 创建3行3列的二维矩阵，对角线值为1.0 INDArray indArray10 = Nd4j.eye(3); disp("3*3矩阵，且对角线都是1.0", indArray10);...2行3列转置后变成了3行2列，但是生成了新对象，而源对象未改变转置前维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[ 1.0000, 2.0000, 3.0000],

9273 0

Transpose Matrix（转置矩阵）

题目描述给定一个矩阵 A，返回 A 的转置矩阵。矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。...Transpose Matrix（转置矩阵） * 给定一个矩阵 A，返回 A 的转置矩阵。 * 矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。

9784 0

关于矩阵之行列式、方阵、逆矩阵的理解

如果矩阵A中m等于n，称为矩阵A为n阶矩阵（或n阶方阵）从左上到右下的对角线为主对角线，从右上到左下的对角线为次对角线 行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det...将面积定向处理，右手定则是大家普遍遵守的，因此，行1，行2对应向量的方向满足右手定则，则定义det(A)为正，否则为负。...性质5：若矩阵中有一行为全0行，则行列式为0.利用性质3，全0行，提出一个因子0，行列式肯定为0. 性质6：从一行中减去其它行的几倍，行列式不变。...性质10：A转置的行列式等于A的行列式。行列式的含义是体积的放大倍数，转置后，体积放大倍数也没有发生变化。...A的逆矩阵的逆矩阵还是A，记作(A-1)-1=A 可逆矩阵A的转置矩阵AT也可逆，并且(AT)-1=(A-1)T 若矩阵A可逆，则矩阵A满足消去律，即AB=AC => B=C 矩阵A可逆的充要条件是行列式

1.9K1 0

数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

5.2数组的顺序存储(一维) 多维数组中，存在两种存储方式：以行序为主序列的存储方式（行优先存储）。大部分程序都是按照行序进行存储的。...} 三元组表初始化操作 6.3三元组表存储：矩阵转置 6.3.1定义矩阵转置：一种简单的矩阵运算，将矩阵中每个元素的行列序号互换。...特点：矩阵N[m×n] 通过转置矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。 ...6.3.2算法分析 6.3.3算法：转置 /** this转置前的对象，每一个对象中都有一个data数据 * tm 转置后的对象，每一个对象中都有一个data数据...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。

1.8K6 0

【数据结构】串与数组

} 4.5.2 数组的顺序存储（一维）多维数组中，存在两种存储方式：以行序为主序列的存储方式（行优先存储）。...} 三元组表初始化操作： 4.6.3 三元组表存储：矩阵转置 1）定义矩阵转置：一种简单的矩阵运算，将矩阵中每个元素的行列序号互换。...特点：矩阵N[m×n] 通过转置矩阵M[n×m] 转置原则：转置前从左往右查看每一列的数据，转置后就是一行一行的数据。...} \tag{a(row,column,value)} 2）算法分析 3）算法：转置 /** this转置前的对象，每一个对象中都有一个data数据 * tm 转置后的对象，每一个对象中都有一个...快速转置算法：求出N的每一列的第一个非零元素在转置后的TM中的行号，然后扫描转置前的TN，把该列上的元素依次存放于TM的相应位置上。

3.9K1 0

PHP数据结构（五） ——数组的压缩与转置

（三角矩阵为一半有值，另一半值为0的矩阵）存储N阶对称矩阵的方式，即以对称对角线为分界，仅取其中一半的内容以及对角线进行存储。...稀疏矩阵通常用三元数组进行存储，（i，j，value）分别表示不为零的元素的行、列以及值。除了上述的三元数组的压缩方式，稀疏矩阵还有两种压缩方式。分别是行逻辑链接的顺序表、十字链表。...该方法存储的表，要进行转置操作非常便利。转置需要进行三步操作，分别是：行列的值进行转换、i和j进行转换、重新从小到大排列i和j。因此，转置的重点在于最后一步——排序。...对于排序，可以通过从0开始扫描原数组的列，并将结果相应放入新数组的行。也可以采用下述的快速转置法。...在转置前，先通过原矩阵M获取这两个数组，用于快速转换的计算。 PHP快速转置稀疏矩阵的源码如下： <?

2.2K11 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭