# Python List降维实现指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Python中实现列表的降维操作。降维是指将多维列表转换为一维列表。这对于处理复杂的数据结构和算法问题非常有用。在本文中，我将为你展示实现降维的步骤，并提供相应的代码示例。
### 流程图
```mermaid
journey
Title: Python List降维实现指南
教会小白
原创
2024-04-27 07:33:05
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作者丨豌豆花下猫 Python 的内置函数 sum() 可以接收两个参数，当第一个参数是二维列表，第二个参数是一维列表的时候，它可以实现列表降维的效果。那篇文章发布后，猫哥收到了一些很有价值的反馈，不仅在知识面上获得了扩充，在思维能力上也得到了一些启发，因此，我决定再写一篇文章，继续跟大家聊聊 sum() 函数以及列表降维。若你读后有所启发，欢迎留言与我交流。有些同学表示，没想到 sum
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2023-10-29 19:00:38
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♚
豌豆花下猫，某985高校毕业生， 兼具极客思维与人文情怀 。专注python技术、数据科学和深度学习，力图创造一个有趣又有用的学习分享平台。上个月，有同学问了个题目，大意可理解为列表降维 ，例子如下：oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]]
# 想得到结果：
newlist = [1, 2, 3, 4, 5]原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值
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2023-10-19 18:54:32
124阅读
在 Python 中，降维通常是指将高维数据结构转换为低维数据结构的过程。在处理列表（list）时，特别是嵌套列表（即列表中的列表），降维是一个常见的问题。本文将详细介绍如何实现 Python 列表的降维，提供具体的代码示例，并以视觉化的方式帮助理解。
### 什么是降维？
降维是指将数据从高维空间映射到低维空间的过程。它在数据分析和机器学习中非常重要，特别是在特征选择、数据可视化和模型优化中
本文包括两部分，使用python实现PCA代码及使用sklearn库实现PCA降维，不涉及原理。总的来说，对n维的数据进行PCA降维达到k维就是：对原始数据减均值进行归一化处理；求协方差矩阵；求协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；选取特征值最大的k个值对应的特征向量；经过预处理后的数据乘以选择的特征向量，获得降维结果。 实验数据数据data.txt使用[2]中编写的数据，以下是部分数据截
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2023-08-10 11:37:47
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/**
* list集合使用
* List
* |--Vector
* |--ArrayList
* |--LinkedList* 有序的 collection(也称为序列)。对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。* 可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素，并搜索列表中的元素。* 特有方法：* 1，添加、2，删除、3，修改、4，获取、5，迭代器使用(重点)
*
*/
public c
本教程使用的课本是《Python编程：从入门到实践》，作者：[美] Eric Matthes本节介绍列表的操作，包括列表的排序、元素遍历等操作。一、列表的排序有时候我们需要按升序或降序排列列表的元素，可以用sort()方法，sort方法默认是升序，如果加个参数，变成sort(reverse=True)就会按降序排列，见下面的代码：Mylists = [2,58,64,21,33,5,8,9,4,1
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2023-05-31 14:03:14
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数据降维：定义：特征的数量减少特征选择：原因：1、冗余部分特征相关性高，容易消耗计算机性能2、噪声：部分特征对预测结果有负影响工具：1、Filter（过滤式）：VarianceThreshold （sklearn.feature_selection.VarianceThreshold）2、Embedded（嵌入式）：正则化、决策树3、Wrapper（包裹式）方差大小来考虑P
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2023-08-31 15:36:19
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sklearn中的降维算法1. PCA与SVD sklearn中降维算法都被包括在模块decomposition中，这个模块本质是一个矩阵分解模块。在过去的十年中，如果要讨论算法进步的先锋，矩阵分解可以说是独树一帜。矩阵分解可以用在降维，深度学习，聚类分析，数据预处理，低纬度特征学习，推荐系统，大数据分析等领域。在2006年，Netflix曾经举办了一个奖金为100万美元的推荐系统算
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2024-01-08 14:23:47
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Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X_tsne = TSNE(
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2023-05-30 19:50:27
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作者: 郗晓琴 熊泽伟今天这篇文章是介绍目前前沿好用的一种降维可视化算法：t-SNE,并且附带python的实际例子加以讲解。t-SNE是什么技术我们直接开门见山好了，第一件事：什么是t-SNE？t-SNE的全称叫做t分布式随机邻居嵌入（t-SNE）。该算法是一种非监督的非线性技术，主要用于数据探索和可视化高维数据。简而言之，t-SNE为我们提供了数据
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2023-08-09 19:41:45
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数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解。 数据降维的方法有很多，可从线性或非线性角度对其简单分类。 线性降维是指通过降维所得到的低维数据能保持高维数据点之间的线性关系，主要包括主成分分析(Principal Compone
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2024-02-23 10:22:44
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1 基于特征选择的降维特征选择是在数据建模过程最常用的特征降维手段，简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。由于数据的Fenix以抓住主要影响因素为主，变量越少越有利于分析，因此特征选择常用于统计分析模型中。1.1特征选择的方法过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。包装法(Wr
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2023-11-13 23:27:06
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网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 所包含的有用信息，其中 d<
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2023-08-15 17:18:52
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使用sklearn库初次尝试PCA和T-SNE，原理还不太理解，写错了请一定指出，或者等我自己发现hhhh1. PCA首先读入sklearn里自带的鸢尾花数据库，并调用相关的包，再查看一下这些数据都是些啥：import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets impor
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2023-08-15 13:40:53
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降维算法简介很多算法可以回归也可以分类降维算法PCA降维（主成分分析）LDA降维（线性判别分析）MDS降维（多维标度法）流形学习Isomap 简介很多算法可以回归也可以分类把连续值变为离散值：1.回归模型可以做分类：可以依据阀值（二元分类或多元分类）来分类2.逻辑回归二元分类，一个阀值。3.连续值进行分箱，实现多元分类4.把离散值变为连续值：插值法（1~2，在离散值之间插入足够密集的值）降维算法
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2023-09-19 07:01:06
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注： 在《SVD(异值分解)小结 》中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数。但是这里会利用到SVD的原理，如何大家还不明白它的原理，可以去看看《SVD(异值分解)小结 》，或者自行百度/google。1、SVD算法实现1.1 SVD原理简单回顾有一个\(m \times n\)
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2023-08-03 16:23:55
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主成分分析(Principal Component Analysis)Step 1:去相关(Decorrelation)Step 2: 降维(Reduce Dimension)数据是文本时Step 1:去相关(Decorrelation) 旋转数据样本，使它们与坐标轴对齐，并且样本均值变为0。##########################
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2023-06-21 21:04:08
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深度学习巨头之一的Hinton大神在数据降维领域有一篇经典论文Visualizing Data using t-SNE。该方法是流形（非线性）数据降维的经典，从发表至今鲜有新的降维方法能全面超越。该方法相比PCA等线性方法能有效将数据投影到低维空间并保持严格的分割界面；缺点是计算复杂度大，一般推荐先线性降维然后再用tSNE降维。python sklearn有相应的实现。我现在用Tensorflow
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2023-12-13 16:50:35
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你观察到的性能差是由Python垃圾收集器中的错误引起的。要解决此问题，请在构建列表时禁用垃圾回收，并在完成后将其打开。你会发现性能接近在Python中预期列表附加的amoritized 0(1)行为。(你也可以调整垃圾收集器的触发器或选择性地调用collect随着进度，但我不在这个答案中探索这些选项，因为它们更复杂，我怀疑你的用例是适合上述解决方案。)背景：记者观察到，随着列表长度的增长，将复杂
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2023-12-15 19:22:59
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