importnumpyasnp# 创建一个2D数组arr_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])# 先展平,然后重塑为3Darr_3d=arr_2d.flatten().reshape(2,3,2)print("Original 2D array from numpyarray.com:")print(arr_2d)print("\nFlattened and reshaped 3D array:")print(arr_3d) Python...
A （1d array）：3 B （1d array）：4 #维度尺寸不匹配 A （2d array）： 2x1 B （3d a...
Create a 2D array: We create a 2D array array_2d of shape (3, 3) using np.array(). Transpose the array: We create a transposed view of array_2d using the .T attribute, resulting in transposed_array. Print strides of original array: We print the strides of array_2d using the stride...
print(transposed_array2d) ``` 输出结果将是: ``` [12345] [[14] [25] [36]] ``` 从输出结果可以看出,一维数组的转置结果仍然是一维数组,二维数组的转置结果是原始数组的行和列互换的矩阵。 总之,`transpose`函数是一个非常实用的函数,用于矩阵和数组的转置操作。可以通过直接调用`transpose`函数或使用数组...
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) 使用np.zeros创建初始值为0的数组: np.zeros(10) array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) 创建2维数组: np.zeros((3, 6)) array([[0., 0., 0., 0., 0., 0.], ...
yd = y.__array_interface__['data'][0] 〄 查看数据在内存中的地址,验证是否指向同一块内存。 3数组转置(换轴)x = np.arange(9).reshape(3, 3) y = np.transpose(x) # 或者 y = x.transpose() 或者 x.T y = np.transpose(x, [1, 0]) ...
# Transpose the array transposed_arr = np.transpose(arr) [[1 4] [2 5] [3 6]] numpy.concatate:沿现有轴连接数组。 # Create two 1-dimensional arrays arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # Concatenate the arrays along axis 0 (default) ...
# Create a1-dimensional array arr=np.array([1,2,3,4,5,6])# Reshape the array to a 2x3 matrix reshaped_arr=np.reshape(arr,(2,3))[[123][456]] numpy.transpose:用于排列数组的维度。它返回一个轴调换后的新数组。 代码语言:javascript ...
transposed_matrix_2d = matrix_2d.transpose print(transposed_matrix_2d) ``` 输出结果为: ``` array([[1, 4, 7], [2,5,8], [3,6,9]]) ``` 可以看到,矩阵的行变为列,列变为行。 2.转置一维矩阵: 转置一维矩阵时,可以直接调用transpose(函数,不需要传递任何参数。例如: ```python import nu...
使用NumPy函数操作2D数组:NumPy提供了许多函数和方法来操作2D数组。例如,可以使用shape属性获取数组的形状(行数和列数),使用reshape()函数改变数组的形状,使用transpose()函数转置数组等。 代码语言:txt 复制 # 获取数组的形状 print(arr.shape) # 输出(3, 3),表示3行3列 ...