对于transpose(2,1,0),就是把之前的维度调序,即:第三个维度转为第一个维度,之前的第二个维度不变,之前的第一个维度变为第三个维度。 2 swapaxes() 理解了上面,再来理解swapaxes()就很简单了,swapaxes接受一对轴编号,其实这里我们叫一对维度编号更好吧,比如: arr.swapaxes(2,1) #就是将第三个维度和第...
arr3首先被分成了2个大的元素集合,两个集合上下分布构成一个2行1列的元素集合矩阵。而数字7处在下面这个元素集合里,也就是第二行,调用序号为1。 紧接着数字7处在第二个元素集合的第一行(序号0),又处在第一行的第2个位置上(序号1) 所以arr3[1,0,1] = 7 往上追溯一下reshape(a,b,c)之中的abc代...
Numpy的transpose()函数与swapaxes()函数功能相近，当transpose()函数不设置参数时，其功能类似于T属性，即arr.T可以完成数组arr的转置；而swapaxes()函数需要传入一对轴编号作为参数，而transpose()函数接受的是一个包含所有轴编号的元组，例如三维数组中使用np.transpose(1,0,3)，即表示将0轴和1轴进行...
[python] view plain copy x=linspace(0,4,5)array([0.,1.,2.,3.,4.])[python] view plain copy x.shape (5, )想把x从一行,变成一列,如下直接转置会失败:[python] view plain copy y=transpose(x)正确的做法是:[python] view plain copy x.shape=(5,1)y=transpose(x)查看结果:[...
transposed_image = Image.fromarray(transposed_array.transpose(1, 2, 0)) 在上面的代码中,我们首先使用 PIL 库的 Image.open 函数加载一个图像,然后使用 numpy.asarray 函数将图像转换为数组。接下来,我们使用 numpy.transpose 函数将通道轴与高度、宽度轴交换,并将结果存储在 transposed_array 变量中。最后,我...
共14个array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])。 现在到np.reshape(np.array([np.arange(7)] * 7 * 2),( 2, 7, 7)),就是将上述的14组array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])转为shape(2,7,7) 这里我们插一句话:shape(2,7,7),就是说有三个维度,axis=0的维度为2,axis=1的维度为7,axis...
# importing python module named numpyimportnumpyasnp# making a 3x3 arraygfg=np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])# before transposeprint(gfg,end='\n\n')# after transposeprint(gfg.transpose(1,0)) Python Copy 输出: [[12][45][78]][[147][258]] ...
arr.transpose((1,0,2))的1,0,2三个数分别代表shape()的三个数的顺序，初始的shape是（2,2,4），也就是2维的2 x 4矩阵，索引分别是shape的[0],[1],[2]，arr.transpose((1,0,2))之后，我们的索引就变成了shape[1][0][2],对应shape值是shape(2,2,4)，所以矩阵形状不变。与此...
transpose 函数的完整语法为: torch.transpose(input, dim0, dim1, ...),其中 input 表示输入的张量,dim0,dim1,...表示转置操 作的参数,用来指定每个维度的位置。举个例子,假设我们有一个 3×2 的张量,其中第一个维度的长度为 3,第二个维度的长度为 2,那么我们可以使用 transpose 函数将其 转置为 2×...
importcv2importimageioimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npif__name__=='__main__':temp0= np.array([[[0.], [1.]], [[0.], [1.]], [[0.], [1.]], [[0.], [1.]]], [[[0.], [1.]], [[0.], [1.]], [[0.], [1.]], [[0.], [1.]]], [...