arr = np.array([, ]) print("原始数组:") print(arr)# 对二维数组进行转置 transposed_arr = np.transpose(arr) print("转置后的数组:") print(transposed_arr)输出:原始数组: [] 转置后的数组: []🌰 示例2:使用负整数索引进行转置python import numpy as np# 创建一个四维数组 arr = np.random....
transpose 是一个函数,可以用 np.transpose(a) 或者 a.transpose() 来调用,需要传入一个轴的顺序作为参数。transpose 也适用于一维、二维和多维数组,对于一维数组,transpose 不会改变其形状,对于二维数组,transpose 默认相当于矩阵的转置,对于多维数组,transpose 可以指定任意的轴的顺序来进行转置²。 总之,T 和 tr...
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])...
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]]) AI代码助手...
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...
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: ...
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]]] ...
矩阵转置是常见的操作,在NumPy数组中有T属性和transpose()方法来完成矩阵转置操作 >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(6).reshape((2, 3)) >>> arr array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> arr.transpose() #使用transpose()对数组进行转置操作 array([[0, 3], [1, 4], [2,...
array([[1],[2],[3]]) Python Copy 在上面的示例中,我们首先创建了一个一维的行向量,即[1, 2, 3]。然后我们使用了reshape函数将其转换为了一个二维的列向量,再使用Transpose函数对其进行转置。 同样的,我们也可以将一个列向量转置为行向量: