print(transposed_arr.shape) # 输出: (4, 2, 2) 通过这些示例,可以清楚地看到swapaxes和transpose在处理多维数组时的不同效果。 下面我们看一下原始代码: import numpy as np array_3d=np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) pr
T array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]]) >> arr.transpose() array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]])flatten 方法ravel 方法可以把数组拍扁,拉成1维:>> arr.flatten() array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) >> arr.ravel() array([0, 1, 2, 3, 4, 5])...
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...
numpy.transpose(arr,axes) Python 在此, 序号参数和描述 1arr要进行转置的数组 2axes整数列表,对应维度。默认情况下,维度是反转的 示例 importnumpyasnp a=np.arange(12).reshape(3,4)print'The original array is:'printaprint'\n'print'The transposed array is:'printnp.transpose(a) ...
array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 13], [ 4, 9, 14]]) reshape的作用是随机生成一个矩阵的行与列; 元素第0个位置表示0;第一个位置表示1,以此类推;总共是15个数; 然后arr.T相当于矩阵的转置; transpose(X,Y)函数和矩阵的转置是一个意思,相当于行为X轴,列...
>>>arrarray([[0,1,2],[3,4,5]])>>>arr.transpose()#使用transpose()对数组进行转置操作array...
Numpy array T 与 transpose函数的区别是: T 是一个属性,可以直接用 a.T 来获取数组 a 的转置,不需要传入任何参数。T 适用于一维、二维和多维数组,对于一维数组,T 不会改变其形状,对于二维数组,T 相当于矩阵的转置,对于多维数组,T 相当于将所有的轴逆序排列¹。
在numpy中,转置transpose和轴对换是很基本的操作,下面分别详细讲述一下,以免自己忘记。 In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In [3]: arr Out[3]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], ...
transpose方法 【行列转置】 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp 数组=np.arange(24).reshape((4,6))print(数组)print("-"*30)print(数组.transpose()) swapaxes方法 【轴转置】 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
transpose()简单来说,就相当于数学中的转置,在矩阵中,转置就是把行与列相互调换位置; 例如:随机生成一个三行五列的二维矩阵: arr = np.arange(15).reshape((3,5)) arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) ...