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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我们通常会遇到一个问题，想要把几个不同list中的元素一一对应，然后分到各自的list，例如： [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]] 到 [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]其实从数学角度来理解实现这个并不难，其实就是矩阵的转置问题，那么关键问题来了，我们该如何去实现矩阵的转置，今天告诉大家一个好方法，借助python的numpy库2步就
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2023-06-02 23:54:26
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python list转置过程详细介绍list转置的方法很简单，但是这个式子我老是记不住，我要给他彻底搞明白L = [[1, 2, 3],[4, 5, 6]]
print(L)
L = list(map(list, zip(*L))) #转置
print(L)完成转置只需要折一行代码，但是这行代码包含了三个个操作：zip，map和列表"*"操作，我接下来总结一下这两个函数。列表的"*"操作在迭代对
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2023-05-26 20:16:52
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A=[[1,2,3],[0,1,0],[2,3,2]]
F=lambda A: [[row[i] for row in A]for i in range(len(A[0]))]python厉害吧
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2023-06-02 23:39:19
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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
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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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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
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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
用python怎么实现矩阵的转置只能用循环自己写算法吗 自带函数有可以算的吗 或者网上的算法可以用的python矩阵转置怎么做？5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return Tpython 字符串如何变成矩阵进行矩阵转置如输入一串“
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2023-06-02 23:41:27
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1．问题描述 编写一个程序，将一个3行3列的矩阵进行转置。 2．问题分析 要解决该问题首先应该清楚什么是矩阵的转置。矩阵转置在数学 上的定义为： 设A为m×n阶矩阵（即m行n列的矩阵），其第i行第j列的元素是 a(i,j)，即A=a(i,j) m×n 定义A的转置为这样一个n×m阶矩阵B，满足B=a(j,i) n×m ，即 b(i,j)=a(j,i)（B的第i行第j列元素是A的第j行第i列元素），
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2023-08-15 14:52:50
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一、列转行1、背景描述在日常处理数据过程中，你们可能会经常遇到这种类型的数据： 而我们用pandas进行统计分析时，往往需要将结果转换成以下类型的数据：2.方法描述准备数据df = pd.DataFrame({'姓名': ['A','B','C'],
'英语':[90,60,70],
'数学':[80,98,80],
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2023-10-26 12:16:00
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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
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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
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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
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1. 定义假设交换A的所有行和列后，形成的新矩阵，即为矩阵A的转置矩阵：对一个矩阵进行转置的转置，结果是原矩阵：2. 下面为转置矩阵的性质分析矩阵时，我们主要从加法、乘法、零空间、列空间、秩、行列式等角度进行分析矩阵又分为原始矩阵、逆矩阵、转置矩阵等，我们会分析这几种矩阵的加法、乘法、零空间、列空间、秩、行列式等之间的关系2.1 矩阵加法的转置矩阵加法的转置，等于矩阵转置的加法证明：假设
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2024-09-01 22:14:00
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这里第四课- A的LU分解E1 E2 的逆：A 转置的逆 和 A 的逆的转置消元的目的，只是为了更加正确的理解矩阵的概念转置与置换下一节，线性代数可以由前面的消元法解方程组来引入，但是我们将用向量空间 对线性代数进行更加深入的探索～ E1 E2 的逆：E1 E2 的逆 为 E2-1 E1 -1
形象比喻 如果先脱了裤子，再拖袜子，穿的时候，就是先穿袜子，再穿裤子A 转置的逆 和 A 的逆的转置首
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2023-08-15 13:35:29
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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:print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))]
[[1,
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2024-06-11 14:20:26
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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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