转置

本系列教程来源于出版设计《基于MATLAB编程基础与典型应用书籍》，如涉及版权问题，请联系：156204968@qq.com。 出版社：人民邮电出版社， 页数：525。 本系列教程目前基于MATLABR2006a，可能对于更高级版本的功能和函数有差异，教程中如有问题，请联系：156204968@qq.com ###3.1.5 矩阵函数 MATLAB提供了丰富的函数来实现对矩阵的各种运算，下面将逐步介绍。因篇幅关系，将不作数学方面的解释。表3.1所示为常用的矩阵运算函数以及函数相对应的功能描述。 表3.1 常用矩阵运算函数 函数名 功能 det(X) 计算方阵行列式 rank(X) 求矩阵的秩，得出的行列式不为零的最大方阵边长。 trace(X) 矩阵A的迹b，即A的对角线元素之和 expm(A) 使用Pade近似算法计算eA，这是一个内部函数，A为方阵 expm1(A) 使用一个M文件和内部函数相同的算法计算e^A expm2(A) 使用泰勒级数计算e^A expm3(A) 使用特征值和特征向量计算e^A logm(X) 计算矩阵X的对数，它是expm(X)的反函数 funm(X, fun) 指定的函数fun计算方阵X的函数矩阵 sqrtm(X) 计算矩阵A的平方根A1/2，相当于X*X=A，求X polyvalm(P, X) 按照矩阵运算规则计算多项式的值。其中

有个朋友提出了一个问题：手头上现在有一个二维列表，比如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]，现在要把该二维列表变成为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]。 其实不动脑筋的话，用二重循环很容易写出来： #! /usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author : mayi # Blog : http://www.cnblogs.com/mayi0312/ # Date : 2019/4/26 # Name : test01 # Software : PyCharm # Note : 用于实现实现矩阵（二重列表）转置 def trans ( l ): a = [[] for i in l [ 0 ]] for i in l : for j in range ( len ( i )): a [ j ]. append ( i [ j ]) return a # 主函数 def main (): l1 = [[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 7 , 8 , 9 ], [ 10 , 11 , 12 ]] l2 = trans ( l1 ) print ( l1 ) # [[1, 2, 3], [4,

转置是一种特殊的 数据重组形式，可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。数组拥有transpose方法，也有特殊的 T 属性： import numpy as np arr = np.arange(15).reshape((3,5)) print(arr) print('------------|') arr=arr.T #把arr数组给转置了，行列互换 print(arr) #计算矩阵内积会使用 np.dot arr1 = np.random.randn(6,3) print(arr1) print('------------------') arr2 =np.dot(arr1.T, arr1 print(arr2) [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] ------------| [[ 0 5 10] [ 1 6 11] [ 2 7 12] [ 3 8 13] [ 4 9 14]] [[-0.10721531 -0.9623694 2.40925637] [ 1.37846812 -1.08492064 1.52178665] [ 2.27103816 0.05325764 0.06673496] [-0.07155395 0.21708365 -0.7271715 ] [-1.54946414 -0.10253511 0

在上一篇的数组转置和换轴之中，换轴的时候书本上用到了 transpose 这个方法，然后数组就莫名其妙的发生了变化，而且根本让人看不懂。于是我就去百度了很久关于 transpose 函数的用法。 总结了以下心得。 一开始我以为 transpose方法只是单纯的把三维数组的每个基层元素的x和y对调了以下，后来发现错的离谱。 注：下面四个图均有一点小错误，已经做出了详细的解释，谨慎看。 在NumPy文档中，对numpy.transpose 走了一些解释，他的作用是改变序列，下面是一些文档的栗子： x = np.arange(4).reshape((2,2)) #输出 array([[0, 1], [2, 3]]) import numpy as np x.transpose() #输出 array([[0, 2], [1, 3]]) 对于二维的 ndarray来说，transpose在不指定参数时默认是矩阵转置。如果制定了参数，就会有如下的相应结果： x.transpose((0,1)) #结果 # x 没有变化 array([[0, 1], [2, 3]]) x.transpose((1,0)) #结果 # x 转置了 array([[0, 2], [1, 3]]) 为了方便理解 先写出这样子的表达式 x[0][0] == 0 x[0][1] == 1 x[1][0] == 2 x

目录 稀疏矩阵 矩阵的转置 矩阵压缩存储-三元组顺序表 稀疏矩阵的转置 第一种：以列序为主序的转置 第二种：快速转置 完整代码： 稀疏矩阵 假设m n的矩阵中，有t的非零元，令s=t/m n,当，s<=0.05时，称此矩阵为稀疏矩阵，简单理解就是非零元特别少的矩阵 //一般矩阵a 1 2 3 a= 4 5 6 7 8 9 //稀疏矩阵s 0 0 0 0 0 0 2 0 0 5 s= 0 0 3 0 0 0 0 0 0 4 矩阵的转置 一个m * n的矩阵转置后变为 n * m的矩阵 //3*2的矩阵-转置前 1 2 4 5 7 8 //转置后变为2*3 1 4 7 2 5 8 转置后的矩阵每个元素的下表与原来的下表刚好相反，例如上面4转置前的下标为（2，1），转置后变为（1，2）； 矩阵压缩存储-三元组顺序表 之所以引入三元组顺序表，是因为，对于稀疏矩阵而言，用传统的存储方法会造成存储空间的浪费 0 12 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 0 0 0 0 14 0 M= 0 0 24 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0 0 15 0 0 -7 0 0 0 //上面矩阵用三元组表示 i j v 1 2 12 1 3 9 3 1 -3 3 6 14 4 3 24 5 2 18 6 1 15 6 4 -7 typedef struct { int i,j; /

1数据文件的重置结构 a横向结构（个案组） b纵向结构（变量组） 2数据结构不符合分析方法的时候就需要重组 选定变量重组为个案 数据→重构 重构数据向导 选定变量重构为个案 选定个案重构为变量 转置所有数据 变量组数目 一个（如w1,w2,w3） 多个（如p1,p2,p3,w1,w2,w3） 选择变量 个案组标识 使用个案号 使用选定变量 无 要转置的变量 目标变量（名称） 固定变量 创建索引变量 一个 多个 无 要转置的变量 目标变量（名称） 固定变量 创建一个索引变量 索引值具体有什么类型 连续数字 变量名 编辑索引变量名称和标签 （批次） 选项 处理未选定的变量 从新数据文件中去掉变量 作为固定变量保持和处理 所有已变换变量中的缺失值或空白值 在新文件中创建个案 废弃数据 个案计数变量 计算由当前数据中的个案创建的新个案的数量 名称 标签 完成 立即重组数据 将本向导生成语句粘贴到语法窗口 新变量组顺序 按初始变量排序的组合（如w1,w2,w3,f1,f2,f3） 按索引排序的组合（w1,f1,w2,f2,w3,f3） 个案计数变量 计算由当前数据中的个案创建的新个案的数量 名称 标签 指示符变量 创建指示符变量 根名 完成 立即重组数据 将本向导生成语句粘贴到语法窗口 3.汇总 数据 汇总 分界变量 汇总变量 3.6文件的拆分 数据—拆分文件 分析所有个案， 不创建组

1.数据库变量命名只能用英文英文首字母大写。(如果不会用英文用汉语的拼音和汉语拼音的首字母) 2.数据的编辑和输出 文件-打开-数据 3.在spss安装位置找到Samples下Simplifid Chinese文件夹 4.插入变量法:在数据视图上右击一列-插入变量就会在目标列的前方插入一个变量。 5.删除变量:在数据视图上右击目标列-清除 在变量时图上有几目标行-清除 6.插入个案:在数据视图上右击一列-插入个案 7.删除个案:在数据视图上右击目标行-清除 8.变量:可以选择要保存的内容。 9.数据排序在统计分析时，最初的变量可能不符合统计分析的要求，需要用户对目标数据进行管理来符合分析方法。 10.数据转置:行变成列，列变成行 11.数据-转置 变量变成观测量 名称变量变成变量名 12.可以将一部分变量进行转置，但是数据会丢失，而且不能撤销操作。 来源： https://www.cnblogs.com/songxinrong/p/11695264.html

开放数据库连接是为了解决异构数据库间的数据共享而产生的，现已成为wosa的主要部分个基于windons环境的一种的数据库访问接口标准，ODBC为异构数据库访问提供统一接口允许应用程序SQL为数据存取标准，存取不同DBMS管理的数据，使应用程序直接操纵，OB中的数据免除随OB的改变而改变，用ODBC可以访问各类计算机上的OB文件。 数据的编辑和输出文件——打开——数据，在spss安案位置找到samples文件夹。 插入变量方法 在数据库试图上左右击——列——插入变量就会在目标放心前方插入一个变量。 删除个案:在数据视图上右击目标行，撤销按键 重做按键 输出按键 文件——另存为——文件名。 保存类型:可以选很多种。 数据库变量命名只能用英文首字母大字(如不用英文，用汉语的拼音或汉语拼音首字母)。 变量:可以选择要保护内容。 数据排序:在统计分析是最初的变量，可能不符合统计分析的要求，需要用户对目标数据进行整理来符合分析方法。 数据变量排序变量视图列，排列顺序。 个案排序:数据是一个案排序 排序依据 变量顺序 。 数据转置:行办成列，列变成行，数据——转置变量变成观测量。名称变量变成变量名，可以将一部分变量转置，但是数据会丢失，而且不能撤销操作。 来源： https://www.cnblogs.com/yangaiheng/p/11693896.html

开放数据库连接是为解决异构数据库之间的数据共享而产生的，现已成为Wosa cwindows开放系统体系结构主要部分和基于Windows环境的一种数据库访问接口标准ODBS被异构数据库访问提供统一接口，允许应用程序以sql为数据存取标准，存取不同DBMS管理的数据；是应用程序直接操纵DB中的数据，免除随DB的改变而改变。用ODBC可以访问各类计算机上的DB文件，甚至访问如EXCEL表和ASSII数据文件这类数据库对象。 数据库变量命名只能用英文首字母大字(如不用英文，用汉语的拼音或汉语拼音首字母)。 数据的编辑和输出文件——打开——数据，在spss安案位置找到samples文件夹。 插入变量方法 在数据库试图上左右击——列——插入变量就会在目标放心前方插入一个变量。 删除个案:在数据视图上右击目标行，撤销按键 重做按键 输出按键 文件——另存为——文件名。 保存类型:可以选很多种。 变量:可以选择要保护内容。 数据排序:在统计分析是最初的变量，可能不符合统计分析的要求，需要用户对目标数据进行整理来符合分析方法。 个案排序:数据是一个案排序 排序依据 变量顺序 。 数据变量排序变量视图列，排列顺序。 数据转置:行办成列，列变成行，数据——转置变量变成观测量。名称变量变成变量名，可以将一部分变量转置，但是数据会丢失，而且不能撤销操作。 来源： https://www.cnblogs

SPSS作业总结: 数据的编辑和输出文件——打开——数据，在spss安案位置找到samples文件夹。 插入变量方法 在数据库试图上左右击——列——插入变量就会在目标放心前方插入一个变量。 删除个案:在数据视图上右击目标行，撤销按键 重做按键 输出按键 文件——另存为——文件名。 数据库变量命名只能用英文首字母大字(如不用英文，用汉语的拼音或汉语拼音首字母)。 保存类型:可以选很多种。 变量:可以选择要保护内容。 数据排序:在统计分析是最初的变量，可能不符合统计分析的要求，需要用户对目标数据进行整理来符合分析方法。 个案排序:数据是一个案排序 排序依据 变量顺序 。 数据变量排序变量视图列，排列顺序。 数据转置:行办成列，列变成行，数据——转置变量变成观测量。名称变量变成变量名，可以将一部分变量转置，但是数据会丢失，而且不能撤销操作。 开放数据库连接是为了解决异构数据库间的数据共享而产生的，现已成为wosa的主要部分个基于windons环境的一种的数据库访问接口标准，ODBC为异构数据库访问提供统一接口允许应用程序SQL为数据存取标准，存取不同DBMS管理的数据，使应用程序直接操纵，OB中的数据免除随OB的改变而改变，用ODBC可以访问各类计算机上的OB文件。 来源： https://www.cnblogs.com/jumingchen/p/11693823.html