这是随机出来的一个3 x 4的二维矩阵,在numpy当中,有两种方式获取一个矩阵或者是数组的转置。第一种方式是通过在数组的变量名之后加上.T操作符,第二种方式是调用numpy中的transpose函数,这两种方式是一样的。我个人比较倾向于前者,写起来比较简单。 我们可以看到转置之后新的矩阵的第一列其实是原矩阵的第一行,第...
numpy数组转置可以通过arr.T、arr.transpose()、arr.swapaxes()实现。 数组转置 arr.T 轴变换 arr.transpose() ndarray.transpose()主要作用通过置换数组轴,来实现对数组的转置。 二维数组转置 若不在transpose中声明轴,默认是矩阵转置效果同 arr.T 高维数组转置 高维数组的转置,比较让人费解,在看了这篇文章(Pyth...
In [1]: import numpy as np In [2]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)#生成一个4行5列的数组 In [3]: arr Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) In [4]: arr.T #求转置 Out[4]: array(...
print('arr3 数组转置:\n',arr3,'\n') ''' arr0 原数组: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] arr2 维度对换之后:(显然与转置效果arr3相同) [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]] arr3 数组转置:
1.首先数组转置(T)创建二维数组data如下: 进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下: 2.轴对换之transpose对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换。 这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4。
首先导入numpy,并生成数组 In[1]:importnumpyasnp In[2]:t2=np.arange(24).reshape(4,6) 1.第一种方法 In [3]:t2 # t2的输出为: Out[3]:array([[ 0,1,2,3,4,5],[ 6,7,8,9,10,11],[12,13,14,15,16,17],[18,19,20,21,22,23]])\ ...
NumPy中数组使用T属性可实现简单的转置操作,即互换两个轴的元素,并返回一个互换后的新数组。例如,现有一个2行5列的二维数组,该数组使用T属性转置后生成一个5行2列的新数组,具体如下所示。 数组使用T属性转置的示意图 下面创建一个上图所示的arr数组,并使用T属性对该数组进行转置,从而得到一个新的数组 new_arr...
最近在学习Numpy,看到数组转置和轴对换这里,有些不太理解,分享一些自己思考的思路 先上代码,看下现象 importnumpyasnp tarr=np.arange(24).reshape((2,3,4))tarr 结果如图: tarr transpose(0,2,1) transpose(0,2,1) transpose(1,0,2) transpose(1,0,2) ...
如果需要列向量,则有转置方法对其进行操作: 能够从一维数组中生成二位数组列向量的两个操作是使用命令reshape重排和newaxis建立新索引: 这里的-1参数表示reshape自动计算第二个维度上的数组长度,None在方括号中充当np.newaxis的快捷方式,该快捷方式在指定位置添加了一个空axis。
转置(transpose)是重塑的一种特殊形式,它返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作)。数组不仅有transpose方法,还有一个特殊的T属性: 在进行矩阵计算时,经常需要用到该操作,比如利用np.dot计算矩阵内积X.TX:(主要原因是前一个矩阵的列数必须是后一个矩阵的行数,乘积才有意义) ...