转置

开放数据库连接是为解决异构数据库间的数据共享产生而产生的。现已成为wosa主要部分和基于Windows环境的一种数据库访问接口标准ODBA为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。使应用程序直接操控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ASCLL数据文件这类非数据库对象。 数据的编辑和输出 文件-打开-数据 在SPSS安装位置找到samples下simplifidchinese文件夹。 插入变量的方法 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。 删除变量在数据视图上右击目标列-清除。 在变量视图上右击目标行-清除个案。 在数据视图上右击一列-插入个案删除个案。 在数据视图上右击目标行-清除撤销按键，重做按键，输出保存。 文件-另存为，文件名，保存类型，可以选很多种变量。可以选择要保存的内容。 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整理来符合分析方法。 个案排序 数据-个案排序，排序依据，排序顺序，变量排序。数据-变量排序，变量视图排列顺序。 数据转置，行变成列列变成行。数据-转置变量变成观测量名称变量变成变量名，可以将一部分变量进行转置，但数据会丢失，而且不能撤销操作。 键

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.com/xgx020208/p/11692658.html

目录 offset函数 行列转换的三种方式 1.右键转置 2.转置公式TRANSPOSE 3.引用函数OFFSET+ROWS/COLUMN（支持随时更新数据） 一行（列）转多行多列 offset函数 功能 ： 以指定的（单元格或相连单元格区域的引用）为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。返回的引用可以是一个单元格也可以是一个区域（可以指定行列数，即数组）。 语法 ： =offset( reference, rows, cols, [height], [width]) =offset(参照单元格， 行偏移量， 列偏移量， 返回几行， 返回几列) 参数解释 ： 参数Reference —— 参照单元格（单元格或相连单元格区域的引用）。否则，offset函数返回错误值#VALUE! 参数Rows——行偏移量。正数（代表在参照单元格的下方），负数（代表在参照单元格的上方）。 参数Cols——列偏移量。正数（代表在参照单元格的右边）或负数（代表在参照单元格的左边）。 参数Height——返回几行（必须为正数），即所要返回的引用区域的行数。 参数Width——返回几列(必须为正数），即所要返回的引用区域的列数。 最后2个参数不指定时，默认返回1行1列。 实例 ： 输入公式：=offset(A1,1,1,1,1) -- 返回A1的右下角单元格 输入公式：=sum(offset(A1,1,1,2

稀疏矩阵转置 Description 稀疏矩阵的存储不宜用二维数组存储每个元素，那样的话会浪费很多的存储空间。所以可以使用一个一维数组存储其中的非零元素。这个一维数组的元素类型是一个三元组，由非零元素在该稀疏矩阵中的位置（行号和列号对）以及该元组的值构成。 矩阵转置就是将矩阵行和列上的元素对换。 现在就请你对一个稀疏矩阵进行转置。以下是稀疏矩阵转置的算法描述： 图：稀疏矩阵转置的算法描述 Input 输入的第一行是两个整数r和c（r*c <= 12500），分别表示一个包含很多0的稀疏矩阵的行数和列数。接下来有r行，每行有c个整数，表示这个稀疏矩阵的各个元素。 Output 输出c行，每行有r个整数，每个整数后跟一个空格。该结果为输入稀疏矩阵的转置矩阵。 Sample Input 6 7 0 12 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 0 0 0 0 14 0 0 0 24 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0 0 15 0 0 -7 0 0 0 Sample Output 0 0 -3 0 0 15 12 0 0 0 18 0 9 0 0 24 0 0 0 0 0 0 0 -7 0 0 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HINT 提示： 严老师纸质书中用 union 类型来表示稀疏矩阵类型，这是有问题的，应该使用 struct

正定矩阵、负定矩阵、半正定矩阵、半负定矩阵 载 ▼ 1.正定矩阵 一个 n × n 的实 对称矩阵 M 是 正定 的， 当且仅当 对于所有的非零实系数 向量 z ，都有 z T M z > 0 。其中 z T 表示 z 的 转置 。 2.负定矩阵 与正定矩阵相对应的，一个 n × n 的埃尔米特矩阵 是 负定矩阵 当且仅当对所有不为零的 （或 ），都有： 3. 半正定矩阵 是 半正定矩阵 当且仅当对所有不为零的 （或 ），都有： 4. 半负定矩阵 是 半负定矩阵 当且仅当对所有不为零的 （或 ），都有： 正定阵的判别 [ 编辑 ] 对 n × n 的 埃尔米特矩阵 M ，下列性质与“ M 为正定矩阵”等价： 1. 矩阵 的所有的 特征值 都是正的。根据 谱定理 ， M 必然与一个实 对角矩阵 D 相似 （也就是说 ，其中 P 是 幺正矩阵 ，或者说 M 在某 个 正交基 可以表示为一个实 对角矩阵 ）。因此， M 是正定阵当且仅当相应的 D 的对角线上元素都是正的。 2. 半双线性形式 定义了一个 C n 上的 内积 。实际上，所有 C n 上的内积都可看做由某个正定阵通过此种方式得到。 3. M 是 n 个线性无关的 k 维向量 的 Gram矩阵 ，其中的 k 为某个正整数。更精确地说， M 定义为： 换句话说， M 具有 的形式，其中 A 不一定是方阵，但需要是单射的。 4.

在Python中使用Numpy创建向量： x = np.array([1, 2, 3, 4]) 创建3 x 3矩阵 B = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) Shape形状，也可称为维度，表示矩阵中每个维度的具体数值; B.shape 3 x 2 转置 行向量可转置为列向量，列向量转置为行向量 如为方阵转置后行数列数不变，对于非方阵，2 x 3矩阵转置后为3 x 2矩阵 B_t = A.T 检查转置后形状shape B_t.shape 矩阵加法 矩阵相加为两个矩阵对应的元素相加; A = np.array([1,2],[3,4]) B = np.array([4,5],[5,6]) C = A + B = [[5, 7],[8, 10]] 如标量与矩阵相加规则为：标量与矩阵中对应的每个元素相加； 广播 　　广播为Numpy的机制，使得Numpy可以处理各个不同形状（shape）之间的操作，较小的阵列将会被扩充以匹配较大的阵列形状； 　　就如上面使用标量与矩阵做相加元素，实际上Numpy把标量转成了与矩阵相同维度的矩阵与该矩阵进行相加； 　　比如一个3 x 2 矩阵与一个3 x 1矩阵相加，Numpy会自动把3 x 1矩阵复制一列形成3 x2矩阵与该3 x 2矩阵相加，使得两个矩阵的shape能够匹配； 矩阵乘法 　　矩阵乘法与矩阵加法规则并不一样

a' ：对a的每个元素取共轭，然后再转置 a.' ：只对a转置 conj(a) ：只对a的每个元素取共轭 来源： https://blog.csdn.net/weixin_42205776/article/details/101149765

A矩阵的转置对A矩阵的偏导得到的结果是单位矩阵. dX'/dX = I d(AX)'/dX = A' 来源： https://www.cnblogs.com/Zhao159461/p/11532942.html

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, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] print(l2) #

昨天在网上发现了一个非常方便的天气API，就用Python试着用了一下。参数是挺少的，用起来也方便，但是那个城市代码确实是搞了我好长时间。 一、介绍 我们先来看一下实现的程序有什么功能： 功能也是非常简单的，输入城市，显示当前城市、当前日期时间、温度和天气。 API使用的是国家气象局的接口，完全免费的： http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/101010100 这个是以北京为例的接口，其中最后的数字101010100就是北京的城市代码。查询其它城市只需要把城市代码修改成其它城市的就可以了。 因为这个API的访问只能通过城市代码，在这方面还是有点麻烦的，不过我把城市代码整理出了一个json文件，稍后会为大家讲解这个过程。 二、返回数据 这里以南昌为例，因为返回的数据比较多，就不完整的列举了。请求成功时，大致数据如下： 里面还有很多没有拉开的地方，然后我们尝试访问一个错误的城市代码： http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/1 其中1是非法的城市代码，我们看一下数据： { "message" : "Request resource not found." , "status" : 404 } 两者都有一个status，也就是状态码。当状态码为200时，说明请求正常完成