降维处理 N函数和sum降维，rows/cols降维

最新推荐文章于 2024-02-01 20:56:10 发布
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分类专栏： Excel
本文介绍了Excel中处理数组的两种降维方法：N函数降维及SUM函数降维。通过这两种方法可以将二维数组转换为一维数组，方便进一步的数据处理与分析。

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卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-22 10万+
卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，卫星遥感技术通过搭载在卫星上的传感器获取地球表面的电磁波信息，为地物分类与变化检测提供了宏观、动态的观测数据。随着高分辨率遥感卫星（如高分系列、哨兵系列）的发展，遥感影像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率不断提升，为精准地物识别和动态变化监测奠定了基础。地物分类旨在将遥感影像中的像元按地表覆盖类型（如植被、水体、建筑、农田等）进行分类，而变化检测则通过对比不同时期的影像，识别地表覆盖的变化区域（如城市扩张、森林砍伐、土地退化等）
机器学习之降维
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本周关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP 来进行学习 首先自己的任务是：tSNE的学习 （一）降维的基本知识点总结 1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。 （1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP （2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA ②基于特征值的
php array_reduce 降维,使用array_reduce降维
weixin_42513988的博客
03-17 180
PHP里面最强大的工具，就是数组，它融合了多种数据结构的特点，数组、队列、栈、哈希表等等，而且容器可以兼容各种类型，任意嵌套，简直无所不能。围绕着数组，PHP原生支持了一些列的函数，使得数组在实际编程实践中，可以有更强的表达能力和更高的编程效率。但是这要求我们用PHP的方式去思考，尽量使用PHP原生的函数解决问题，而不是掌握了一个foreach就一招鲜吃遍天。本文谈论的就是一个数组函数，array...
DeepLearningToolBox学习——RBM(Restrict Boltzmann Machine)II
susandebug
01-25 1274
下载地址：DeepLearningToolBox      学习RBM代码之前，需要一些基本的RBM的知识。      网上有很多参考资料，我借鉴一篇写的很好的系列文章，看下来也差不多能看懂了，博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/19168937  目录如下 （一）预备知识 （二）网络结构
php二维数组降维,php对于二维数组的相应操作
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03-11 728
本篇文章主要介绍php对于二维数组的相应操作，感兴趣的朋友参考下，希望对大家有所帮助。技巧提示：array_keys($array) //返回所有键名array_values($array) //返回所有键值$result=array_reverse($input); //将数组颠倒，不保留键名$result_keyed=array_reverse($input,true); //将数组颠倒，保留...
php 数组降维,将一个高维数组降维的三种写法
weixin_42280315的博客
03-10 875
今天看到一道题目，花了半天时间，解了出来一个数组var meta = [1,2,[3,4,[5]],6,[7,[8,9,[10,11,[12]]]]];，通过递归的方式依次取出这个数组中的数据1、首先，针对这道题，如果不使用递归，最简单的解法,是先对其使用string方法，使用split函数分割字符串function reduceD(arr){return arr.toString().split...
``` function f=lowpassfilter(sze,cutoff,n) if cutoff<0 || cutoff>0.5 error(‘截止频率应小于0.5'); end; if round(n)~=n || n<1 error(‘请输入整数维度'); end if length(sze)==1 rows=sze; cols=sze; else rows=sze(1);cols=sze(2); end if mod(cols,2) xrange=(-(cols-1)/2:(cols-1)/2)/cols; else xrange=(-cols/2:(cols/2-1))/cols; end if mod(rows,2) yrange=(-(rows-1)/2:(rows-1)/2)/rows; else yrange=(-rows/2:(rows/2-1))/rows; end [x,y]=meshgrid(xrange,yrange); radius=sqrt(x.^2+y.^2); f=ifftshift(1./(1+(radius./cutoff).^(2*n))); f=ifft2(f);```% 列方向频率坐标（归一化到[-0.5,0.5)） if mod(cols,2) xrange=(-(cols-1)/2:(cols-1)/2)/cols; % 奇数列 else xrange=(-cols/2:(cols/2-1))/cols; % 偶数列 end % 行方向同理生成yrange [x,y]=meshgrid(xrange,yrange); radius=sqrt(x.^2+y.^2); % 计算各点到中心的距离
04-02
例如，原函数中在处理完rows和cols之后，生成xrange和yrange，然后生成meshgrid，计算radius，生成f。但代码最后又再次生成xrange，yrange，meshgrid，radius。这可能是一个错误，会导致函数只执行最后的部分，覆盖...
代码解释 ```c #include <stdio.h> #define ROWS 4 #define COLS 4 // 计算奇数行之和（第1、3行） int sum_odd_rows(int matrix[ROWS][COLS]) { int sum = 0; for (int i = 0; i < ROWS; i += 2) { // 步长为2，遍历奇数行索引(0,2) for (int j = 0; j < COLS; j++) { sum += matrix[i][j]; } } return sum; } // 计算奇数列之和（第1、3列） int sum_odd_cols(int matrix[ROWS][COLS]) { int sum = 0; for (int j = 0; j < COLS; j += 2) { // 步长为2，遍历奇数列索引(0,2) for (int i = 0; i < ROWS; i++) { sum += matrix[i][j]; } } return sum; } int main() { int matrix[ROWS][COLS]; // 输入矩阵 printf("请输入4×4矩阵的整数元素（共16个）:\n"); for (int i = 0; i < ROWS; i++) { for (int j = 0; j < COLS; j++) { scanf("%d", &matrix[i][j]); } } // 计算并输出结果 printf("\n奇数行(1、3行)之和: %d\n", sum_odd_rows(matrix)); printf("奇数列(1、3列)之和: %d\n", sum_odd_cols(matrix)); return 0; } ```
06-25
但是，由于没有具体指示，我们选择代码中的两个函数中的关键循环行进行分析，例如：在函数sum_odd_rows中，我们选择：`for(inti=0;i<ROWS;i+=2){`在函数sum_odd_cols中，我们选择：`for(intj=0;j<COLS;j+=2){`但是，...
#include "measure.h" #include "adc.h" #include "main.h" #include "math.h" #include "arm_math.h" /* ADC1 CH2 PA3 采集boost直流电压 ADC2 CH3 PA5 采集boost直流电流 ADC1 CH4 PA4 采集inverter交流输出电压 ADC2 CH6 PA6 采集inverter交流输出电流 ADC1 CH14 PC4 采集整流输入前的交流输入电压 ADC1 CH15 PC5 */ #define COLS 6 //6个通道数，在单数组中用来计算 #define ROWS 10 //每个通道10个数据处理，在单数组中用来计算 #define SAMPLE_LEN 200 //采样的点数，经计算得知 rms_type AC_rms={0, 0, 0, 0, 0, 0};//存放rms_type的六个变量 float AC_sample_mat[6][SAMPLE_LEN]={0};//用来暂时保存各点采样值并最终将结果送入有效值中 void calculate_rms(void) //计算采样函数 { static u32 count=0; u32 temp=count %SAMPLE_LEN; count++; AC_sample_mat[0][temp]= get_dcv_in(); //PA3 AC_sample_mat[1][temp]= get_dci_in(); //PA5 AC_sample_mat[2][temp]= get_acv_out(); //PA4 AC_sample_mat[3][temp]= get_aci_out(); //PA6 AC_sample_mat[4][temp]= get_acv_in();//PC4 AC_sample_mat[5][temp]= get_aci_in(); //PC5 if(SAMPLE_LEN-1==temp)//如果检测到检测周期内的最后一个采样点 { count=0; arm_rms_f32(AC_sample_mat[0], SAMPLE_LEN, &AC_rms.VDC_rms); arm_rms_f32(AC_sample_mat[1], SAMPLE_LEN, &AC_rms.IDC_rms); arm_rms_f32(AC_sample_mat[2], SAMPLE_LEN, &AC_rms.Vout_rms); arm_rms_f32(AC_sample_mat[3], SAMPLE_LEN, &AC_rms.Iout_rms); arm_rms_f32(AC_sample_mat[4], SAMPLE_LEN, &AC_rms.Vin_rms); arm_rms_f32(AC_sample_mat[5], SAMPLE_LEN, &AC_rms.Iin_rms); } } //采集输入直流电压 float get_dcv_in(void) { float temp=0; u32 sum=0; int i; for(i=0;i<ROWS;i++) { sum+=adc_result[i*COLS +0];//采集第一个通道，也就是第一个数据 } temp =(double)sum/ROWS/4095*3.3;//将总值变成平均值 return (temp*DC_Vin_ratio);//返回直流电压大小，倍数乘以20.07倍（可测试得出) } //采集输入直流电流 float get_dci_in(void) { float temp=0; u32 sum=0; int i; for(i=0;i<ROWS;i++) { sum+=adc_result[i*COLS +1];//采集第二个通道，也就是第二个数据 } temp =(double)sum/ROWS/4095*3.3;//将总值变成平均值 return (temp*DC_Iin_ratio);//返回直流电流大小 } //采集输出交流电压 float get_acv_out(void) { float temp=0; u32 sum=0; int i; for(i=0;i<ROWS;i++) { sum+=adc_result[i*COLS +2];//采集第三个通道，也就是第三个数据 } temp =(double)sum/ROWS/4095*3.3;//将总值变成平均值 return (temp-AC_Vout_vref)*AC_Vout_ratio;//返回交流输出电压大小 } //采集输出交流电流 float get_aci_out(void) { float temp=0; u32 sum=0; int i; for(i=0;i<ROWS;i++) { sum+=adc_result[i*COLS +3];//采集第四个通道，也就是第四个数据 } temp =(double)sum/ROWS/4095*3.3;//将总值变成平均值 return (temp-AC_Iout_vref)*AC_Iout_ratio;//返回交流输出电流大小 } //采集输入交流电压 float get_acv_in(void) { float temp=0; u32 sum=0; int i; for(i=0;i<ROWS;i++) { sum+=adc_result[i*COLS +4];//采集第五个通道，也就是第一个数据 } temp =(double)sum/ROWS/4095*3.3;//将总值变成平均值 return (temp-AC_Vin_verf)*AC_Vin_ratio;//返回直流电压大小，倍数乘以20.07倍（可测试得出) } float get_aci_in(void) { float temp=0; u32 sum=0; int i; for(i=0;i<ROWS;i++) { sum+=adc_result[i*COLS +5];//采集第五个通道，也就是第一个数据 } temp =(double)sum/ROWS/4095*3.3;//将总值变成平均值 return (temp-AC_Vin_verf)*AC_Vin_ratio;//返回直流电压大小，倍数乘以20.07倍（可测试得出) } float measure_rms(uint8_t i,uint8_t size)//均方根算法 { float sum=0,result; int j; for(j=0;j<i;j++) { sum+=(float)(AC_sample_mat[size][j]*AC_sample_mat[size][j]); } sum=(double)(sum/i); result=(float)(1.0*sqrt(sum)); return result; } 如果要将这个文件改成只对PA4引脚进行计算，应该怎么改
最新发布
07-15
我们只需要修改calculate_rms函数和相关的数组，以及各个获取采样值的函数。 目标：只对PA4引脚（即原来的get_acv_out，对应AC_sample_mat[2]）进行计算。 修改思路： 1. 在rms_type结构体中，我们只需要保留Vout...
这行代码的作用theta = np.arctan2(cols / 2 - np.argmax(np.sum(np.abs(fshift_filtered), axis=0)), rows / 2 - np.argmax(np.sum(np.abs(fshift_filtered), axis=1))) * 180 / np.pi
04-22
这行代码的作用是计算...具体来说，它使用 np.argmax 函数查找图像在沿水平轴和垂直轴方向上幅值之和最大的位置，并使用 np.arctan2 函数计算这个位置相对于图像中心点的角度。最后，代码将角度从弧度转换为度数。
多维数组降一维——自码土法递归降维人都难理清的复杂多维数组。
m0_57158496的博客
10-04 1720
多维数组降一维——自码土法递归降维人都难理清的复杂数组。
几种数据降维
weixin_40253737的博客
08-01 437
PCA 在使数据降维后得到的新数据的方差最大化，最大程度的保持原始数据的特征 以m∗nm*nm∗n的数据降维到m∗km*km∗k(n>k)为例 先求n中特征下，每种特征对应的均值： xˉ=∑i=1nxin\bar{x}=\frac{\sum_{i=1}^nx_i}{n}xˉ=n∑i=1n​xi​​得到n个特征的平均值然后计算协方差协方差：cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−xˉ)(Yi−Yˉ)n−1cov(X,Y)=\frac{\sum_{i=1}^n .
四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps
彼岸花
03-31 1万+
四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言 机器学习领域中所谓的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。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的
如何给列表降维？sum()函数的妙用
weixin_34408717的博客
04-17 405
上个月，学习群里的 S 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] 复制代码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。从抽象一点的角度来理解，也可看作是列表解压或者列表降维。 这个问题并不难，但是，怎么写才比较优雅呢？ # 方法一，粗暴拼接法...
【曾贤志】Excel函数视频教程
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从零开始，讲解了常用的100多个函数是日常工作中的应用。
数据结构+算法（第06篇）：再不会“降维打击”你就Out了!
smart_an的专栏
02-01 808
而递归思想是逆向归纳逻辑，即：当前问题的求解是否可以由规模小一点的问题求解叠加而来，后者是否可以再由更小一点的问题求解叠加而来……回到本题，如果应用上面的一般版图示，那么降维前的状态就是台阶数为n的情况，降维后的状态就是台阶数分别为。在本题中，显然规模因子最小的状态就是台阶的级数为1的状态，此时显然种数为1（爬1级到到第1级台阶）。按照上面递归思想的图示，求状态转移函数，就是构造规模n-1的解映射到规模n的解的函数。联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬。
Excel中二维数据表快速降维变为一维表的方法
03-16 3428
数据透视表作为一个十分强大的分析工具的同时，其对数据也是有一定的要求的，如果使用不符合要求的数据，不但达不到预计的效果，还可能出现统计错误。下面介绍一种简单的处理数据的方法。效果如下所示，通过该方法可以使一张二维的数据表转换为一维的简单数据明细表，以便使用数据透视表做统计分析。 该方法主要是利用《数据透视表和数据透视图向导》这一工具实现的，首先需要在excel中找到这一工具 ...
[译] 降维技术中常用的几种降维方法
weixin_33845881的博客
01-21 1823
原文地址：Reducing Dimensionality from Dimensionality Reduction Techniques 原文作者：Elior Cohen 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：haiyang-tju 校对者：TrWestdoor, kasheemlew 在本文中，我将尽最大的努力来阐明降维技术中常用的...
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