# 使用 Python NumPy 进行矩阵转秩
在数据分析和机器学习中，矩阵的转秩（也称为“转置”）是一项非常常见的操作。转秩是将矩阵的行和列互换的过程，得到的结果称为转置矩阵。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 Python 的 NumPy 库实现矩阵的转秩，包括详细的步骤和代码示例。
## 处理流程
在进行矩阵转秩之前，首先要了解整个操作的流程。如下表所示，我们将按照以下步骤进行：
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原创
2024-09-15 06:10:18
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0. 多维数组的显示问题
>> X = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4))
# 也即 2 行 3 列的 4 个平面（plane）
>> X
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[1
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2016-12-30 18:00:00
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0. 多维数组的显示问题
>> X = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4))
# 也即 2 行 3 列的 4 个平面（plane）
>> X
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[1
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2016-12-30 18:00:00
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NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字），都是相同的类型，由正整数元组索引。在NumPy维度中称为轴。例如，3D空间中的点的坐标[1, 2, 1]具有一个轴。该轴有3个元素，所以我们说它的长度为3。在下图所示的例子中，数组有2个轴。第一轴的长度为2，第二轴的长度为3。[[ 1, 0, 0],
[ 0, 1, 2]]NumPy的数组类被调用ndarray
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2024-01-12 10:48:56
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numpy 数组 的 轴 1 认识“轴”的概念 如同笛卡尔坐标系一样，NumPy张量也有轴。现在我们先以熟悉二维向量为例来说明这个概念，二维向量的轴是沿行和列的方向。 轴的编号是从0开始的，因此“第一轴”实际上是“axis 0”。“第二轴”是“axis 1”，依此类推。在可视化观感上，“axis 0
原创
2023-10-08 09:17:52
359阅读
一维数组中axis=0很特殊，是沿着行的轴。二维数组中axis=0是沿着列向下的轴。axis=1是沿着行向右的轴。多维数组中 axis=0是维度，axis=1是沿着列向下的轴，axis=2是沿着行向右的轴。axis=-1是哪个轴？“axis=-1”在Numpy中指“倒数第一个轴”，即最后一个轴！
原创
2023-02-25 11:36:19
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矩阵是表示系统信息的表格，也就是数排成一个矩形的数表的形式，什么是矩阵的秩呢？秩在
原创
2022-07-09 00:17:50
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不知道大家有没有一种感觉，每次当使用numpy数组的
原创
2022-07-13 18:23:05
428阅读
这里来记录一下numpy.sum()函数参数axis的问
原创
2022-07-13 18:20:15
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基础线性代数知识点总结与回顾（二）：秩与线性相关骨骼图秩矩阵的秩： 若矩阵的r阶子式不为0，r+1阶子式全为0，则称矩阵的秩为r。定理：经过初等变换，矩阵的秩不变。推论秩的性质：定理： n元齐次线性方程组 AX=0有非零解等价于r(A)<n。定理： 矩阵方程 AX=B有非解等价于r(A)=r(A,B) (A和B拼起来)有解判定：n元线性方程AX=b:无解：唯一解：∞解：线性相关重要定理： 若
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2023-10-10 14:08:00
74阅读
一、numpy numpy是python数据分析和机器学习的基础模块之一。它有两个作用：1.区别于list列表，提供了数组操作、数组运算、以及统计分布和简单的数学模型；2.计算速度快[甚至要由于python内置的简单运算]，使得其成为pandas、sklearn等模块的依赖包。高级的框架如TensorFlow、PyTorch等，其数组操作也和numpy非常相似。 1、随机数生成 常用的生
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2023-06-16 04:23:35
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007 矩阵的秩定义、秩求法、秩的性质
原创
2017-10-26 07:37:07
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转置（transpose）和轴对换转置可以对数组进行重置，返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。转置有三种方式，transpose方法、T属性以及swapaxes方法。1 .T,适用于一、二维数组In [1]: import numpy as npIn [2]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)#生成一个4行5列的
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2022-11-29 20:11:22
343阅读
题00。 测试样例： [1,2,3,4,5,6,7],7 返回：[0,1,2,3,4,5,6]clas...
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2023-06-01 17:20:19
63阅读
1、Wilcoxon Signed Rank TestWilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验。当统计数据中使用“非参数”一词时，并不意味着您对总体一无所知。这通常意味着总体数据没有正态分布。如果两个数据样本来自重复观察，那么它们是匹配的。利用Wilcoxon Signed-Rank检验，在不假设数据服从正态分布的前提下，判断出相应的数据总体分布是否相同
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2023-11-29 14:45:17
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numpy上手01 numpy创建数组02 numpy数组运算03 数组的index04 numpy的数组合并、分割、赋值©() 01 numpy创建数组知识点：一般使用list类型创建矩阵，然后np.array()转换成数组;（维度）数组名.ndim; （形状）数组名.shape； （元素个数）数组名.size控制元素类型，np.array(xxx,dtype=int)，也可以是float二维
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2024-04-07 12:47:25
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注：本文为 “线性代数 · 矩阵 | 秩” 相关合辑。图片清晰度受引文原图所限。略作重排，未全校去重。如有内容异常，
# NumPy 与 PyTorch 的结合使用
在机器学习和深度学习的世界中，NumPy 和 PyTorch 是两个非常重要的库。NumPy 是一个用 Python 语言编写的科学计算库，它支持大规模的多维数组和矩阵运算，并为这些运算提供大量的数学函数。而 PyTorch 则是一个深度学习框架，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。本文将讨论这两者之间的关系，并通过实际的代码示例进行演示。
文章目录Pandas与Numpy1.pandas基础Pandas与Numpy1.pandas基础
原创
2023-06-06 17:01:05
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