一：python中的for循环。二：迭代器： 可以将某个数据集内的数据挨个取出来。 可以迭代的有：数字，字符串，列表，元组，字典..........rom collections import Iterable
l=[1,2,3,4]
t=(1,2,3,4)
d={1:2,3:4}
s={1
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2024-06-11 21:21:28
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首先，我们要知道，Python是使用缩进来组织代码块，用4个空格的缩进。我们在需要设置把Tab自动转换为4个空格，这样就可以避免随便使用Tab和空格。特别地，要注意！Python编写的时候要记得确定好每个字母的大小写，因为如果写错了，程序会写不下去的。
Python的数据类型有很多，可以处理任意大小的整数，浮点数（小数）。对于python来说，字符串是以单引号’或双引号’’括起来的任意文本，
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2024-01-15 03:11:04
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前几天群里有同学提出了一个问题：手头现在有个列表，列表里面两个元素，比如[1, 2]，之后不断的添加新的列表，往原来相应位置添加。例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]]，再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等。其实不动脑筋的话，用个二重循环很容易写出来：def trans(m):
a = [[] for i in m[0]]
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2024-06-19 06:52:24
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# Python X的转置实现方法
## 引言
在Python编程中，我们经常需要进行矩阵操作，其中一个常见的操作是矩阵的转置。转置是指将矩阵的行和列互换得到一个新的矩阵。本文将介绍如何在Python中实现矩阵的转置操作。
## 转置操作的流程
下面是实现矩阵转置的一般步骤：
```mermaid
journey
title 转置操作的流程
section 矩阵转置
开始
原创
2023-09-05 04:17:54
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关键词：线性代数 / 矩阵 / 基本定义矩阵对于算法就如同人对于食物般的关系，已经到了密不可分的状态了，在神经网络里，矩阵代表了每层神经元之间的链接，在集成算法里，矩阵记录了每次分类器更新的残差，在马可夫链里，矩阵表示了不同状态下的条件转移概率，矩阵的重要性已经是不言自明了。除了上集说到的方阵，子矩阵，对角矩阵，与单位矩阵之外，接着要进一步介绍一些常用且方便的矩阵，包含了以下几种矩阵类型：纯量矩阵
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2023-08-11 19:43:07
134阅读
在我的日常开发中，“python 数组转置 T 属性报错”的问题时常困扰着我。今天，我决定以一种轻松的方式，记录下我在解决这个问题过程中的喜怒哀乐。
## 问题背景
在 data science 和机器学习领域，数据操作的效率尤为关键。我们经常使用 NumPy 来处理数组，而数组的转置则是基础操作之一。在一些高频调用的任务中，出现转置相关的错误，将直接影响到数据处理流程的效率。例如，一个数据预
# Python稀疏矩阵转置的实现步骤
## 引言
稀疏矩阵是一种特殊的矩阵，其中大部分元素为零。在处理大规模数据时，稀疏矩阵可以节省存储空间和计算时间。本文将介绍如何在Python中实现稀疏矩阵的转置操作，并回答是否可以直接使用.T进行转置。
## 稀疏矩阵的表示方法
稀疏矩阵可以使用多种数据结构进行表示。其中最常用的方法是使用字典来表示矩阵中非零元素的位置和值。以稀疏矩阵：
```
A =
原创
2023-08-10 06:15:54
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前两篇博文写了Dataframe的基本概念，创建方法和索引，今天最后写一下Dataframe的基本技巧，包括数据查看、转置、添加、修改、删除值、对齐、排序等（1）数据查看、转置df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100,
columns = ['a','b'])#创建Dataframe
print
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2023-10-01 10:55:12
170阅读
是的，绵阳老板说得有道理。做交易，绝大多数时间要盯着布朗运动看……还是做实业，能静下心来，不管是做研究也好，或者做开发也好。内心充实，不浮躁。实业不是讽刺金融。而是说，要静心做好复习工作，光是整天参加考试没用。做组合回测，而数据又是从关系型数据库中来的，像下图这样。但其实我更希望它摆成这样，才有助于向量化操作。日期601318.SH600050.SH600000.SH2017/9/1每一天的收盘价
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2023-05-30 23:53:34
175阅读
变换成如下格式 import pandas as pd
from win32com.client import Dispatch
import openpyxl
import xlsxwriter
workbook=xlsxwriter.Workbook('you.xlsx')
worksheet=workbook.add_worksheet()
da
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2023-06-27 15:23:46
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python list转置和前后反转的例子list/tuple转置：以二维grid[][]为例：grid = [[row[i] for row in grid] for i in range(len(grid[0]))]效果如图：list/tuple反转：
for i in range(10): # fanzhuan
grid[i].reverse()效果如图：以上这篇python list转置和
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2024-02-27 17:02:16
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# Python中的共轭转置和转置
在科学计算和工程应用中，矩阵的转置和共轭转置（也称为厄米转置）扮演着重要的角色。本文将介绍这两个概念的定义、实现以及它们在Python中的应用，尤其是利用NumPy库来进行矩阵操作。
## 什么是转置和共轭转置？
### 转置
矩阵的转置是将其行和列进行交换的操作。设有一个矩阵 \( A \)，其元素为 \( A[i][j] \)，转置后的矩阵 \( A
最近看代码的时候，老是出现np.transpose()这个用法，但是对其中的原理还是不甚了解，今天就来总结一下，以及这个用法对图像的结果及效果。参数 a:输入数组 axis: int类型的列表，这个参数是可选的。默认情况下，反转的输入数组的维度，当给定这个参数时，按照这个参数所定的值进行数组变换。 返回值 p:ndarray 返回转置过后的原数组的视图。给大家举个例子。对于一维
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2023-08-14 14:26:23
355阅读
关于NumPy中tanspose函数的理解tanspose函数高维数组的转置，有时候比较费脑子，这里对于三维转置，想了一种取巧的快捷理解和推导方式，仅供参考。In [2]: import numpy as npIn [3]: arr = np.arange(16).reshape((2,2,4))In [4]: arrrOut[4]:array([[[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6,
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2023-07-11 00:30:03
86阅读
矩阵：数学里的概念，其元素只能是数值，这也是区别于数组的根本所在
数组：计算机中的概念，代表一种数据组织、存储方式，其元素可以是数字、也可以是字符
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2023-06-02 22:52:43
172阅读
在Python的numpy中，对类似array=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]];的二维数组的转置，就一句话array.T。其实不使用numpy，单纯使用Python，代码也不长，同样也是一行。不过在此之前，先说明Python中map函数与zip(*)的使用。一、map函数首先Python中的map函数是很简单的。意为将第二个参数（一般是数组）中的每一个项，处理为第一个参数的类型
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2023-06-08 19:48:47
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numpy有很多方法进行转置，这里由于时间和精力限制（主要是我实在比较懒，有一个基本上一直能使的，就懒得看其他的了），其他方法我没研究，这里我总结的东西，如果有问题，欢迎各路大佬拍砖一、创建矩阵： 使用numpy库的matrix函数：matrix() 结果： 二、创建向量： 使用numpy的array()函数： 结果： 注意：使用该方法，我们得
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2023-06-02 23:01:41
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NumPy 数组在进行转置时不会实际移动内存中的任何数据 位置只是改变对原始矩阵的索引方式 ，比如我原来是行索引现在变为列索引了转置是一种视图并不是对原数组的复制数组转置拥有transpose方法，也有特殊的T属性对于numpy数组的转置仅限于一维和二维数组，使用的是 numpy中的T 属性创建一个0-15的一维数组，并且对它进行了数组重组，变为 2 x 2 x 4的三维数组，并对它进行转置imp
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2023-10-11 10:48:18
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Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame1. 导包In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd2. 创建DataFrame对象2.1 通过numpy
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2023-09-17 15:01:36
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对于 \(n\) 维向量 \(f\)\(f_i = f_i + c \times f_j\\\)\(f_i = f_i \times c\)\(\operatorname{swap}(f_i,f_j)\)（其中 \(c\) 是与 \(f\)（上面那三种线性运算都可以写成一个简单的 \(n \times n\) 的矩阵（初等矩阵）左乘 \(f\)。）那么因为矩阵有结合律，对 \(f\) 作一系列线
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2023-12-13 09:28:44
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