这是numpy.transpose()函数对three数组默认的操作,即将原数组的各个axis进行reverse一下,three原始axis排列为(0,1,2),那numpy.transpose()默认的参数为(2,1,0)得到转置后的数组的视图,不影响原数组的内容以及大小。 我们一步一步来分析这个过程:axis(0,1,2)———>axis(2,1,0) ,transpose后的数组相对于原...
在使用transpose(1, 2, 0)后,新的数据是shape是(3,2,2),可以理解成每张图层是3 * 2大小,2通道的图片,原先的是先绘制一个通道数据,如今变换后的数据是每次将一个坐标的不同通道的像素进行一次性绘制。 如图: 打消了我对transpose影响图片呈现效果的疑虑 5. 来段代码测试一下,看看变化 from...
np.transpose函数是NumPy中的一个重要函数,它可以将给定数组的维度进行转置,即将原有的行列转置。其格式为np.transpose(a, axes=None),其中a为所需转置的数组,axes参数用于指定轴的顺序。如果不指定该参数,则默认的轴顺序为原始数组的轴顺序的逆序,即最后一个轴放在最前,倒数第二个轴放在第二位,以此类推。©...
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numpy.transpose 函数用于对换数组的维度,格式如下: numpy.transpose(arr, axes) 参数说明: arr:要操作的数组 axes:整数列表,对应维度,通常所有维度都会对换。 实例 import numpy as np a = np.arange(12).reshape(3,4) print ('原数组:') print (a ) ...
使用.T属性或numpy.transpose()函数进行转置: NumPy提供了两种主要的方法来进行数组的转置:使用数组的.T属性:这是最简单和常用的方法,直接访问数组的.T属性即可得到转置后的数组。 python b = a.T 使用numpy.transpose()函数:这个函数也可以对数组进行转置,并且可以通过参数指定要转置的轴。如果不指定轴,则默认...
NumPy 中有两个函数能用单调序列执行数组初始化: 如果你需要类似 [0., 1., 2.] 这样的浮点数数组,你可以修改 arange 输出的类型:arange(3).astype(float),但还有一种更好的方法。arange 函数对类型很敏感:如果你以整型数作为参数输入,它会生成整型数;如果你输入浮点数(比如 arange(3.)),它会生成浮点数...
6. *转置 np.transpose(a); a.T, 前者调用函数,后者访问属性 print(np.transpose(a)) print(a.T) [[14 10 6] [13 9 5] [12 8 4] [11 7 3]] print((a.T).dot(a)) [[332 302 272 242] [302 275 248 221] [272 248 224 200] ...
对数组a排序,排序后直接改变了a def sort_test(): arr = np.array([[6, 3, 6, 4], [3, 1, 2, 0], [3, 1, 8, 3]]).transpose() a = arr a.sort(axis=1) # 返回值indicesAfterSort :排序后的索引即序号 # 参数keys:指排序键,可以是(k, N) numpy数组,也可以是k个相同长度的序列...
tf.transpose函数 编程算法tensorflow tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,…,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置。dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0],就把输入张...