numpy.transpose() 请以下代码执行print(np.transpose(a))后输出的结果是? import numpy as np a = np.array([[0, 1], [2, 3]]) b = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]]) c = np.arange(24).reshape(2,3,4) print("【执行】print(np.transpose(a))") print(np.transpose(a)...
使用transpose(1, 0, 2)后,数组会变成: 参数说明:三维的维度编号记为(0,1,2),transpose(ax1,ax2,ax3)就是变换的对应关系,具体来说就是看ax与初始(0,1,2)的对应变化 举例:原始数组维度(3,4,5),经过transpose(1, 0, 2)变换,初始参照编号为(0,1,2),即原始数组的第一个维度将成为新数组的第二个...
3. 示例import numpy as np# 示例1：转置一维数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])b = np.transpose(a)print(b)# 输出：[1 2 3 4 5]# 示例2：转置二维数组c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])d = np.transpose(c)print(d)# 输出：# [[1 4]# [2 5]# [3 6]]# ...
1.numpy.transpose numpy.transpose 函数用于对换数组的维度,格式如下: numpy.transpose(arr, axes) 参数说明: arr:要操作的数组 axes:整数列表,对应维度,通常所有维度都会对换。 演示代码: a = np.arange(12).reshape(3,4)print('原数组:')print(a )print('\n')print('对换数组:')print(np.transpose(...
转置有三种方式,transpose方法、T属性以及swapaxes方法。 1, .T,适用于一、二维数组 In [1]: import numpy as np In [2]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)#生成一个4行5列的数组 In [3]: arr Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], ...
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。 importnumpyasnp a = np.arange(24).reshape(2,3,4) ...
ndarray.transpose与numpy.transpose是用于数组转置的函数,它们在功能上有一些区别。 ndarray.transpose: 概念:ndarray.transpose是NumPy库中的一个函数,用于交换数组的维度。 分类:属于数组操作的函数。 优势:可以方便地对数组的维度进行重新排列,提供了灵活的操作方式。 应用场景:适用于需要改变数组维度顺序的场景,如图像...
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]:
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 • 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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
这是随机出来的一个3 x 4的二维矩阵,在numpy当中,有两种方式获取一个矩阵或者是数组的转置。第一种方式是通过在数组的变量名之后加上.T操作符,第二种方式是调用numpy中的transpose函数,这两种方式是一样的。我个人比较倾向于前者,写起来比较简单。 我们可以看到转置之后新的矩阵的第一列其实是原矩阵的第一行,第...