transpose参数的真正意义在于这个shape元组的索引。 那么它的转置就应该是 In [62]: arr1.transpose((1,0,2)) Out[62]: array([[[ 0, 1, 2], [ 6, 7, 8]], [[ 3, 4, 5], [ 9, 10, 11]]]) In [62]: arr1.transpose((1,0,2)) Out[62]: array(...
b = np.array(np.transpose(a, (1,0,2))) print(b) print(b.shape [[[ 0 1 2 3] [12 13 14 15]] [[ 4 5 6 7] [16 17 18 19]] [[ 8 9 10 11] [20 21 22 23]]] (3, 2, 4) 2. numpy.ndarray.T 该函数属于ndarray类,行为类似...
使用transpose(1, 0, 2)后,数组会变成: 参数说明:三维的维度编号记为(0,1,2),transpose(ax1,ax2,ax3)就是变换的对应关系,具体来说就是看ax与初始(0,1,2)的对应变化 举例:原始数组维度(3,4,5),经过transpose(1, 0, 2)变换,初始参照编号为(0,1,2),即原始数组的第一个维度将成为新数组的第二个...
numpy.ndarray.T和numpy.transpose 用来处理数组的转置和维度重排。numpy.ndarray.T1. 作用numpy.ndarray.T属性返回数组的转置，也就是把数组的行和列互换位置。2. 参数说明和返回值numpy.ndarray.T属性没有参数，它是一个属性而不是函数。它的返回值是转置后的数组对象。3. 示例import numpy as np# 示例1：转置...
x.transpose() 1 2 输出2: array([[0, 2], [1, 3]]) 1 2 对于二维 ndarray,transpose在不指定参数是默认是矩阵转置。如果指定参数,有如下相应结果: 代码3: x.transpose((0,1)) 1 输出3: # x 没有变化array([[0,1], [2,3]])
3.1. tf.transpose(x, perm=[0, 1, 2])当perm=[0, 1, 2]时，shape保持[2, 3, 4]不变...
x = np.transpose(x,(1,0,2)) //transpose()函数的第二个参数就是改变索引值的地方 print(x) [[[ 0 1 2] [ 6 7 8]] [[ 3 4 5] [ 9 10 11]]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 通过transpose()函数改变了x的索引值为(1,0,2),对应(y,x,z) ...
1 transpose() 这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数。 我们看如下一个numpy的数组: arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]],[[ 8, 9, 10, 11], ...
Numpy的transpose()函数与swapaxes()函数类似,当transpose()不传任何参数时,作用与T属性类似,arr.T即可完成数组arr的转置;swapaxes()函数接受一对轴编号作为参数,而transpose()接受的是含所有轴编号的元组,例如三维数组的np.transpose(1,0,3),即表示将0轴和1轴置换。 理解了transpose(),就相当于理解了swapaxes()...