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
importnumpyasnp# 创建一个二维数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 转置数组arr_transposed=arr.Tprint("原始数组:")print(arr)print("转置后的数组:")print(arr_transposed) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 在这段代码中,我们首先导入NumPy库,然后创建一个二维数组a...
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...
# 使用numpy转置importnumpyasnp arr=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]arr=np.array(arr)# 这里可以三种方法达到转置的目的 # 第一种方法print(arr.T)# 第二种方法print(arr.transpose())# 第三种方法print(arr.swapaxes(0,1))# 上面三种方法等价''' # 三种方法的输出结果均为:[[147...
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...
k=0 表示主对角线。 >>> a.T # 转置 array([[0., 0., 0.], [1., 0., 0.], [1., 1., 0.]]) np.reshape >>> >>> a = np.arange(9).reshape(3, 3) >>> a.T[0, 2] = 999 >>> a.T array([[ 0, 3, 999], [ 1, 4, 7], [ 2, 5, 8]]) >>> a array([...
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] ...
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...