import numpy as np # 创建一个Numpy二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用.T属性对二维数组进行转置 transposed_arr_T = arr.T # 使用numpy.transpose()函数对二维数组进行转置 transposed_arr_transpose = np.transpose(arr) # 输出转置后的二维数组 print("使用.T属性转置后...
首先,矩阵的每个维度有个编号,从0开始编号,例如三维矩阵,则三个维度的编号分别是0、1、2。 a.transpose(0,1,2)即为a,表示a没有转置。a.transpose()则等价于a.transpose(2,1,1),表示完全的转置。而例如a.transpose(0,2,1)表示第三维和第二维进行的转换。 3、swapaxes() 这个方法和transpose方法类似,区...
importnumpyasnp# 创建一个二维数组array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 原始数组print("原始数组:")print(array_2d)# 使用.T进行转置transposed_array_t=array_2d.Tprint("\n使用.T进行转置:")print(transposed_array_t)# 使用numpy.transpose()进行转置transposed_array_func=np.tra...
transpose(arr) [[1 4] [2 5] [3 6]] numpy.concatate:沿现有轴连接数组。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Create two 1-dimensional arrays arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # Concatenate the arrays along axis 0 (default) concatenated...
transposed_arr = np.transpose(arr) [[1 4] [2 5] [3 6]] numpy.concatate:沿现有轴连接数组。 # Create two 1-dimensionalarrays arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # Concatenate the arrays along axis 0 (default) ...
4 矩阵转置 np.transpose() a=np.array ([1,2,3,4,5,6]).reshape ([2,3])print(a)aT1=a.TaT2=np.transpose(a)print(aT1)print(aT2)print(aT1.shape)print(aT2.shape) 三 多维数组合并 在数据分析统计,机器学习中的数据,都是以二维来存储的。行是数据样本(第一维度),列是特征(第二维度)...
# Create a 2-dimensional arrayarr= np.array([[1,2,3], [4,5,6]])# Transpose the arraytransposed_arr= np.transpose(arr)[[1 4][2 5][3 6]] numpy.concatate:沿现有轴连接数组。 # Create two 1-dimensional arraysarr1= np.array([1,2,3])arr2= np.array([4,5,6])# Concatenate ...
有时,我们可能需要在重塑之前改变数组的轴顺序。这可以通过组合使用转置(transpose)和reshape来实现: importnumpyasnp# 创建一个2D数组arr_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])# 转置后重塑为3Darr_3d=arr_2d.T.reshape(4,1,3)print("Original 2D array from numpyarray.com:")...
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)) print(b) print(b.shape) [[[ 0 1 2 3] ...
print(transposed_array1d) #创建一个二维数组 array2d = np.array([[1, 2, 3], [4,5,6]]) # 使用transpose函数转置二维数组 transposed_array2d = np.transpose(array2d) 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...