def flip_2d_list(matrix): def transpose(matrix): return [[getattr(row, '__getitem__')(i) for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] return transpose(matrix) 示例 matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] flipped_matrix = flip_2d_list(matrix) print(fl...
# 提取特定行rows=array_2d[[0,2]]# 提取第1行和第3行print(rows) 1. 2. 3. 该代码输出: [[1 2 3] [7 8 9]] 1. 2. 2. 提取列 提取特定的列稍微复杂一些,我们可以使用切片(Slicing)以及转置操作(transpose)。以下是提取第二列和第三列的示例: # 提取特定列cols=array_2d[:,[1,2]]# 提...
arr2D.transpose() 这转置了 ndarray 并输出它,如下所示: array([[1, 3], [2, 4]]) 改变ndarray 的布局 np.ndarray.reshape(...) 方法允许我们更改 ndarray 的布局(形状),而不改变其数据为兼容的形状。 例如,要将 arr2D 从2 x 2 重塑为 4 x 1,我们使用以下代码: arr2D.reshape((4, 1)) ...
2、transpose() 对于高维数组,转置需要确定转置方式。首先,矩阵的每个维度有个编号,从0开始编号,例如三维矩阵,则三个维度的编号分别是0、1、2。 a.transpose(0,1,2)即为a,表示a没有转置。a.transpose()则等价于a.transpose(2,1,1),表示完全的转置。而例如a.transpose(0,2,1)表示第三维和第二维进行的转...
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),实际上就是将0和1轴进行对换,因此使用swapaxes也可以实现,如下: ...
importnumpyasnp# 创建一个二维数组array_2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 原始数组print("原始数组:")print(array_2d)# 使用.T进行转置transposed_array_t=array_2d.Tprint("\n使用.T进行转置:")print(transposed_array_t)# 使用numpy.transpose()进行转置transposed_array_func=np.tra...
In the above example, thetranspose()function returns a new array with the axes switched. In the case of the 2D array like our list, the rows and columns have been swapped. You will notice that all three examples return the same results, but in slightly different structures. Therefore, sele...
transpose() ➑ array([[ 0, 4, 8], [ 1, 5, 9], [ 2, 6, 10], [ 3, 7, 11]]) ➊ 安装 NumPy 之后,导入它(NumPy 并不是 Python 标准库的一部分)。 ➋ 新建一个 0~11 的整数的 numpy.ndarray,然后把它打印出来。 ➌ 看看数组的维度,它是一个一维的、有 12 个元素的数组。
np.transpose(a, axes=None) 参数a:输入数组 axis: int类型的列表,这个参数是可选的。默认情况下,反转的输入数组的维度,当给定这个参数时,按照这个参数所定的值进行数组变换。 例如:对于二维数组 >>> two=np.arange(16).reshape(4,4)>>>two array([[ 0,1, 2, 3], ...
可以看到调用array函数后产生的ndarray对象中的值都变成float类型了,这是因为ndarray是一个通用的多维同类数据容器,也就是说它包含的每一个元素均为相同类型,我们可以通过shape属性和dtype属性来分别查看ndarray对象的每一维度数量以及其数据类型: ```code