运行以上代码,输出结果如下: [[1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]] 1. 2. 3. 示例2:转置三维数组 假设我们有一个三维数组arr,其内容如下: 我们可以使用transpose函数将该数组转置为列数据: importnumpyasnp arr=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])transposed_arr=np.transp...
1.transpose 交换 arr = np.random.arange().reshape((,,)) # ** = 则 arr_shape = arr.shape # ,, 则 arr 索引 # ... numpy中transpose的功能 看了网上一堆解释,有用相互交换来解释的,我看了半天也看不出所以然来.心想着自己试验一下. numpy.transpose的用法很简单:假如你有一个四维的数组,那么...
importnumpyasnp x.transpose() 1 2 输出2: array([[0, 2], [1, 3]]) 1 2 对于二维 ndarray,transpose在不指定参数是默认是矩阵转置。如果指定参数,有如下相应结果: 代码3: x.transpose((0,1)) 1 输出3: # x 没有变化array([[0,1], [2,3]]) 1 2 3 代码4: x.transpose((1,0)) 1 ...
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...
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...
shape) # 把数组变为2维的 a.shape = 3, 4 print(a) print(a[2]) print(a[2][1]) print(a[:, 1]) print(a.transpose()) print_cross_lines() # numPy 对numpy.ndarray中的元素进行抽象的读取、保存和其他操作: # floats = np.loadtxt('floats-10M-lines.txt') # 生成1000万个浮点数 ...
shape = 3, 4 ➍ >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> a[2] ➎ array([ 8, 9, 10, 11]) >>> a[2, 1] ➏ 9 >>> a[:, 1] ➐ array([1, 5, 9]) >>> a.transpose() ➑ array([[ 0, 4, 8], [ 1, 5, 9]...
Pandas逆透视技巧1. excel逆透视技巧 excel做逆透视操作是需要用到Power Query。 第一步:选中数据,然后在菜单栏-数据-点击来自表格/区域 选中数据-来自表格 第二步:创建表的时候,根据实际情况选中是否包含标题(本例不包含) 创建表 第三步:点击上述确认按钮后会出现Power Query编辑器 ...
, 1., 2.], [ 3., 4., 5.]]) 常见的重塑的一个特殊情况是转置。转置矩阵意味着交换其行和列,使得 x[i, :] 变为x[:, i]: >>> x = np.zeros((300, 20)) # ❶ >>> x = np.transpose(x) >>> x.shape (20, 300) ❶ 创建一个形状为 (300, 20) 的全零矩阵 2.3.5 ...
import numpy as np a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) print("原数组:") print(a) # 交换轴0和轴2 b = np.swapaxes(a, 0, 2) print("交换后的数组:") print(b) 3)使用示例import numpy as np # 交换二维数组的轴 x = np.array([[1, 2, 3]]) pr...