由上可见,对于一维数组而言,numpy.transpose()是不起作用的。对于二位数组:>>> two=np.arange(16).reshape(4,4) # 插入0-15,形状为4*4 >>> two array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) >>> two.transpose() array([[ 0, 4, 8,...
使用numpy.transpose ()进行变换,其实就是交换了坐标轴,如:x.transpose(1, 2, 0),其实就是将x第二维度挪到第一维上,第三维移到第二维上,原本的第一维移动到第三维上,最后的shape为:(3,2,2) 3. 分析原理 原先的数据的索引和数据对应情况为: x[0][0][0] = 0 x...
>>> arr.transpose((0,2,1)) array([[[ 0, 4], [ 1, 5], [ 2, 6], [ 3, 7]], [[ 8, 12], [ 9, 13], [10, 14], [11, 15]]]) >>> arr.transpose((1,2,0)) File "<pyshell#23>", line 2 arr.transpose((1,2,0)) ^ IndentationError: unexpected indent >>> arr....
最后一步,np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(7)] * 7 * 2),(2, 7, 7)), (1, 2, 0)),这个np.transpose是numpy中的一个转置函数,如果很多人和我一样,真的在脑子里尝试转置这个(2,7,7)数组(图2),然后将axis从(0,1,2)转到(1,2,0),估计很多人和我一样,脑子转不过来。
transpose((1,0,2)) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]], [[ 4, 5, 6, 7], [12, 13, 14, 15]]]) >>> arr.transpose((0,2,1)) array([[[ 0, 4], [ 1, 5], [ 2, 6], [ 3, 7]], [[ 8, 12], [ 9, 13], [10, 14], [11, 15]]]) >>> ...
### 例如:值为0的2行3列数组 array_full = np.full((2,3),9) #5.4 eye ## 生成一个在斜方形上元素为1,其他元素都为0的N行N列矩阵 ### 例如:4行4列矩阵 array_eye = np.eye(4) 1.6. 注意数组中的数据类型必须一致,要么全部为整型,要么全部为浮点类型,要么全部为字符串类型 ...
对索引的置换image = np.transpose(image, (2,0,1)) https://www.cnpython.com/qa/406818 改变形状的张量: [width, height, channels] 进入: [channels, height, width] __EOF__
np.transpose>>> x = np.arange(4).reshape((2,2)) >>> x array([[0, 1], [2, 3]]) >>> np.transpose(x) array([[0, 2], [1, 3]]) >>> x = np.ones((1, 2, 3)) >>> np.transpose(x, (1, 0, 2)).shape (2, 1, 3)...
1. np.sqrt(input) # 求数的开方 2. np.square(3) # 求数的平方 3.np.sum(input) # 进行数据加和 4.np.multiply(input) # 进行数据与数据的点乘操作 5.np.transpose(value, axes=[1, 0]) # 表示
在Python NumPy库中,np.transpose(x)函数用来交换数组x的维度,是对数组进行矩阵转置操作的一种方式。将多维数组视为在具有若干维的空间内的向量,沿任意两个维度的交换相当于将向量在两个维度上的投影互换。 代码示例 import numpy as np # 定义一个2x2的数组x x = np.array([[0, 1], [2, 3]]) # 输...