Python Numpy中transpose()函数的使用 在Numpy对矩阵的转置中,我们可以用transpose()函数来处理. 这个函数的运行是非常反常理的,可能会令人陷入思维误区. 假设有这样那个一个三维数组(2*4*2): array ([[[ 0, ... javascript中的this与函数讲解 前言javascript中没有块级作用域(es6以前),javascript中...
import numpy as np # 原始矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 转置矩阵 transpose_matrix = np.transpose(matrix) # 将元素大于5的修改为1,小于等于5的修改为0 modified_matrix = np.where(transpose_matrix > 5, 1, 0) print("原始矩阵:") print(matrix) ...
arr3[1,0,1] = 7 而transpose(0,2,1)后数字7的位置该如何调用?看,7处在第二个元素集合(序号1)的第二行(序号1)的第一个位置上(序号0) arr3[1,1,0] = 7 对比下你就能发现,transpose是基于调用坐标的位置改变来转换数组的。原先数字7的调用坐标是[1,0,1],transpose后成了[1,1,0]。将坐标的最...
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...
[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:[...
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...
最后一步,np.transpose(np.reshape(np.array([np.arange(7)] * 7 * 2),(2, 7, 7)), (1, 2, 0)),这个np.transpose是numpy中的一个转置函数,如果很多人和我一样,真的在脑子里尝试转置这个(2,7,7)数组(图2),然后将axis从(0,1,2)转到(1,2,0),估计很多人和我一样,脑子转不过来。
[[[ 1 13] [ 5 17] [ 9 21]] [[ 3 15] [ 7 19] [11 23]]] 所以默认的transpose()是将数组的形状和对应的元素全部倒置。 对于有参数的transpose:对于三维数组,原型数组的参数应该是(0,1,2),对应的是外行,子行,子列,如果变成(1,0,2)就是将外行变成子行,子行变成外行。对于元素索引也发生同样...
⼆维矩阵的transpose函数:不晓得该怎么起头,直接上⼲货。transpose()简单来说,就相当于数学中的转置,在矩阵中,转置就是把⾏与列相互调换位置;例如:随机⽣成⼀个三⾏五列的⼆维矩阵:arr = np.arange(15).reshape((3, 5)) arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4],...
最近用了矩阵转置 numpy.transpose(),发现了一点有趣的现象:[python] view plain copyx=linspace(0,4,5)array([0.,1.,2.,3.,4.])[python] view plain copyx.shape(5, )想把x从一行,变成一列,如下直接转置会失败:[python] view plain copyy=transpose(x)正确的做法是:[python] view ...