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...
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]]# ...
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...
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(...
c = np.transpose(b,(2,1,0)) c.shape c 数组堆叠 import numpy as np arr1 = np.array([[1,2,3]]) arr2 = np.array([[4,5,6]]) display(arr1,arr2) #axis = 0,水平方向上的堆叠合并,行增加 np.concatenate([arr1,arr2],axis = 0) ...
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...
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], ...
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...
numpy.transpose(),.T: 数组的转置。 1. 使用numpy.reshape()改变数组形状 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建一个初始数组作为示例 initial_array=np.arange(1,13)# 创建一个1到12的数组 将1到12的一维数组重塑为3行4列 ...
transpose函数主要用于对高维矩阵进行轴对换,在深度学习中经常用到,比如把图像表示颜色的RGB顺序改为GBR的顺序。 importnumpyasnp arr2 = np.arange(24).reshape(2,3,4)print(arr2.shape)#(2, 3, 4)print(arr2.transpose(1,2,0).shape)#(3, 4, 2) ...