numpy的transpose方法可以很方便地调换多维数组的轴。 1importnumpy as np2a = np.arange(0, 32).reshape((2,4,4))3print(a) 1. 2. 3. 输出: [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] [[16 17 18 19] [20 21 22 23] [24 25 26 27] [28 29 30 31]]] ...
transpose(X,Y)函数和矩阵的转置是一个意思,相当于行为X轴,列为Y轴,X轴和Y轴调换了位置; X轴用0表示,Y轴用1表示; 例如:如果transport(1,0)表示行与列调换了位置; >> arr.transpose(1, 0) array([[ 0,5, 10], [1, 6, 11], [2, 7, 12], [3, 8, 13], [4, 9, 14]]) 三维张量的...
所以说,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]]]) 比如,数值6开始的索引是[1,0,0],变换后变成了[0,1,0]。 这也说明了,transpose依赖于shape。 但是...
1.numpy.transpose 函数翻转给定数组的维度。如果可能的话它会返回一个视图。函数接受下列参数: numpy.transpose(arr, axes) 其中: arr:要转置的数组 axes:整数的列表,对应维度,通常所有维度都会翻转。 import numpy as np a = np.arange(24).reshape(2, 3, 4) print(a) b = np.array(np.transpose(a))...
三. transpose 属性、flatten 和 ravel 方法使用transpose 或T 返回数组的转置:>> arr = np.arange(6).reshape(2,3) >> arr array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >> arr.T array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]]) >> arr.transpose() array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]])...
In: b.shape = (6,4) In: b Out: 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]]) 如您所见,这将直接更改数组。 现在我们有一个6 x 4的数组。 transpose():在线性代数中,通常转置矩阵。 我们也可以使...
转置有三种方式,transpose方法、T属性以及swapaxes方法。 1, .T,适用于一、二维数组 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], ...
02 数组形状修改函数1. ndarray.reshape 函数在不改变数据的条件下修改形状,参数如下: ndarray.reshape(arr, newshape, order) import numpy as np a = np.arange(8) print(a) b = a.reshape(4, 2) print(b) [0 1 2 3 4 5 6 7] [[0 1] ...
transpose方法需要传入轴编号组成的元组。 arr = np.arange(6).reshape(3,2) print('矩阵:\n',arr) print('转置矩阵:\n',arr.transpose((1,0))) 三、数组的索引和切片 一维数组的索引和切片 一维数组的切片和索引与python 的list 索引类似 arr = np.arange(10) print(arr) print(arr[2]) print(...
[ 0 4 8 12 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15] 转置操作 转置操作将数组的行和列互换。numpy提供了如下方式来进行数组的转置: transpose:将数组的维度值进行对换,比如二维数组维度(2,4)使用该方法后为(4,2) ndarray.T:与 transpose 方法相同 ...