1两个轴编号组成的索引 [ 0,0 ] , [ 0,1 ] , [ 1,0 ] , [ 1,1 ],transpose方法传入的参数是轴编号 (1, 0, 2) 在就是把元组的索引顺序改变成 [ 1,0,2 ] 也就是把数组 [ 0,1 ] 的一维数组变成数组[ 1,0 ]
B.transpose(0,2,1),即以0为参考编号,数组0-1和0-2即为所求平面数组,但是2,1相对于(0,1,2)后面的轴编号进行了交换,所以数组0-1/0-2要以对角线进行.T转置(与二维数组的转置一样),所以结果如下。其余同理。 In [9]: arr.transpose(0,2,1) Out[9]: array([[[ 0, 4, 8], [ 1, 5, 9...
Numpy的np.transpose函数允许通过指定轴的顺序来进行更复杂的转置操作。这在处理多维数据时非常有用。 示例代码3:三维数组指定轴转置 importnumpyasnp arr=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])transposed_arr=np.transpose(arr,axes=(1,0,2))print(transposed_arr) Python Copy ...
使用transpose(1,0,2)后,各个维度大小变为(3,2,4),其实就是将第一维和第二维互换。 对于这个三维数组,转置T其实就等价于transpose(2,1,0),如下: 3.两轴对换swapaxes:swapaxes方法接受的参数是一对轴编号,使用transpose方法是对整个轴进行对换,而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2...
transpose()中三个轴编号的位置变化理解 transpose(a,b,c)其中a轴编号即为参考编号,垂直于a的平面即为所有平面,该平面上的数据再根据b,c相对于(0,1,2)的位置关系进行改变,下面以实例举例说明 A.transpose(0,1,2)对应的就是arr数组原形 In [8]:
在transpose(1, 0, 2) 后,相应的 strides 会变成 (4, 12, 1)。而从上图可以看出,transpose 的结果确实满足: axis=0 的 axis 上,每隔 4 个数跳一下 axis=1 的 axis 上,每隔 12 个数跳一下 axis=2 的 axis 上,每隔 1 个数跳一下 至此,transpose 背后的逻辑就理顺啦!撒花!*★,°*:.☆\(~...
numpy.expand_dims(arr, axis) 其中: arr:输入数组 axis:新轴插入的位置 import numpy as np x = np.array(([1, 2], [3, 4])) print(x) y = np.expand_dims(x, axis=0) print(y) print(x.shape, y.shape) y = np.expand_dims(x, axis=1) ...
numpy数组转置可以通过arr.T、arr.transpose()、arr.swapaxes()实现。 数组转置 arr.T 轴变换 arr.transpose() ndarray.transpose()主要作用通过置换数组轴,来实现对数组的转置。 二维数组转置 若不在transpose中声明轴,默认是矩阵转置效果同 arr.T 高维数组转置 ...
arr2 = np.arange(24).reshape(2,3,4)print(arr2.shape)#(2, 3, 4)print(arr2.transpose(1,2,0).shape)#(3, 4, 2) 1.4.2 合并数组 [说明]①append、concatnate以及stack都有一个 axis 参数,用于控制数组合并是按行还是按列,NumPy引入了axis的概念:axis参数实际上是...
根据你决定使用的 axis 顺序的不同,转置数组所有平面的实际命令会有所不同:对于一般数组,它会交换索引 1 和 2,对 RGB 图像而言是 0 和 1: 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是,transpose 的默认 axes 参数(以及仅有的 a.T 运算模式)会调转索引顺序的方向,这与上述两个索引顺序惯例都不相符。