In [4]: arr2.swapaxes(1,0)#转置,对比transpose(1,0,2) Out[4]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]], [[ 4, 5, 6, 7], [12, 13, 14, 15]]]) In [67]: arr2 = np.arange(16).reshape(2,2,4) In [68]: arr2 Out[68]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [...
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])...
array([[1, 2, 3]]) Python Copy在上面的示例中,我们创建了一个二维的列向量[[1], [2], [3]]。然后我们使用了Transpose函数将其转置为了一个一维的行向量。与向量转置相关的一个重要应用是矩阵乘法。在矩阵乘法中,两个矩阵的乘积的结果是一个向量。如果我们想要将结果向量表示为列向量,那么我们需要先将...
在numpy库中,可以使用transpose函数来进行数组的转置操作。可以使用下面的代码进行转置: transposed_array=np.transpose(array) 1. 这里我们调用了np.transpose函数,并将之前创建的数组array作为参数传递进去。转置后的结果将赋值给transposed_array变量。 步骤4:打印转置后的数组结果 最后,我们可以使用下面的代码来打印转置...
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] ...
transposed_array=array_3d.transpose(1, 0, 2) print("\n 交换后的数组:") print(transposed_array) 运行结果: 原始数组形状: (2, 2, 3) 交换后的数组形状: (2, 2, 3) 原始数组: [[[ 1 2 3] [ 4 5 6]] [[ 7 8 9] [10 11 12]]] ...
Out[84]:array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[8,9,10,11],[12,13,14,15]]])In[86]:arr.transpose((1,0,2))#这是转置之后的排列方式,这个转置是将0轴和1轴的位置交换后的结果 Out[86]:array([[[0,1,2,3],[8,9,10,11]],[[4,5,6,7],[12,13,14,15]]]) ...
x.transpose((1,0))#结果# x 转置了array([[0,2], [1,3]]) 为了方便理解 先写出这样子的表达式 x[0][0] ==0x[0][1] ==1x[1][0] ==2x[1][1] ==3 可以看到和 x数组的每个位置的对应关系了。 设第一个方括号 "[ ]"为0轴 第二个方括号为 1轴 ,就可以建立0-1的坐标系了。
学到transpose 这个函数,感觉不好理解,最后终于明白了,把我自己认为最直观的解释记录下。 先看二维的例子 x=np.arange(4).reshape((2,2))x 输出: array([[0, 1], [2, 3]]) 这时候直接使用transpose import numpy as np x.transpose() transpose不指定参数默认矩阵转置 ...
array.transpose((1,0,2)) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]], [[ 4, 5, 6, 7], [12, 13, 14, 15]]]) transpose((1,0,2)) 可以理解为 原长方体的宽做长,长做宽,高不变,那只需要把这个长方体旋转90度就好了,但是数据顺序怎么确定呢: ...