NumPy还支持多维数组的转置,可以通过指定轴的顺序进行转置。例如,一个三维数组,使用np.transpose()函数可以重新排列其维度。 代码示例 # 创建一个三维数组B=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])print("原三维数组 B:")print(B)# 转置数组,按照指定的轴进行转置B_T=np.transpose(B,(1,0,...
numpy.transpose() 函数也可以实现转置 import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) B = np.transpose(A) print(B) 这个例子跟.T的效果一样 实际上,我们已经理解,数组转置实际上就是轴的交换 transpose()函数的优势在于高维数组的转置 它接受第二个参数(为元组),调整数组轴的排...
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 1. 2. 3. 4. 转置操作 在numpy中,可以使用T属性来对array进行转置操作。T属性返回原始array的转置视图。 AI检测代码解析 AT=A.T 1. 使用T属性可以很方便地实现array的转置操作。 示例代码 下面是一些示例代码,演示了如何在Python中使用numpy对array进行转置操作。 AI...
因为转置矩阵的对称性,可以更省时间的写成: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 A=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]#print(len(A))#矩阵行数#print(len(A[0]))#矩阵列数foriinrange(len(A[0])):#len(A[0])矩阵列数forjinrange(i,len(A)):#len(A)矩阵行数 #转置就是A[...
np.arange(5),结果是array([0,1,2,3,4]) arr2 = np.ones_like(arr1) 或zeros_like(arr1), np.random.normal(size=(4,4)),标准正态分布 array最重要的特征是“向量化”,等长的array间能进行数学运算。 array的切片和list不同,array的切片不是copy,而是映射view,提取切片修改它的数值原始的array也会...
import numpy as np # 创建两个数组 a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])...
1.基本运算 importnumpy as np a= np.array([[-1,2],[2,3]]) b= np.array([[3,4],[4,5]])print'\n a:\n',aprint'\n b:\n',b##转置print'\n a transpose:\n',a.T##共扼矩阵#print '\n a H:\n',a.I##逆矩阵print'\n a inv:\n',np.linalg.inv(a)#求逆##转置print...
a = np.array([np.arange(3)], [np.arange(3)], dtype=int32)也可以这样 a = np.arange(9).reshape((3, 3))获取数组其它信息 数组维度一般使用ndim属性获取，这里就不再做过多展示，想了解更多，参见另一篇博文numpy库学习总结（基础知识），其中讲解了numpy如何获取数组信息的方法。numpy维度变换 【展...
A = array([[[1,2]]])#正常不报错B = mat([[[1,2]]])#报错>>ValueError: matrix must be 2-dimensional 3. 乘法 3.1 ndarray 3.1.1 叉乘 print(c)print(d)print(np.dot(c,d))>>[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]] [[19 22] ...