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...
首先是transpose(0,1, 2) 完全没有变化 然后是tranpose(0,2,1) 变化有点大啊,条换了b和c的位置就有这样 的结果,这是为啥呢? 其实是这样的,还记得上面我们调用数字7是怎么来的吗? 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)...
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改变,比如原来的元素3的索引是(0,1,1),转换后就是(1,0,1) data1 = np.a...
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...
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换。 3、swapaxes() 这个方法和transpose方法类似,区别在于这个方法只接收两个参数,表示指定的两个维度的转换。例如a.swapaxes(1,2)等价于a.transp...
arr_2=np.arange(24).reshape((2,4,3)) # reshape创建三维数组,是以第一个值为z轴,第二个值为y轴,第三个为x轴。 #print arr_2 # transpose函数中0代表z轴;1代表y轴;2代表x轴。 #print arr_2.transpose((1,0,2)) 接着作图: 1
1 python主体 这部分主要是python它自带的一些东西,像numpy、matplotlib这些库我觉得应该单独整理在一个部分。 1.1 列表 在列表中,你可以存放不同类型的元素,字符,数字,甚至列表里还能有列表。 list = [1, "file", ["2", 3.2]] 循环生成 [2*i for i in list]前面是一个包含i的表达式,后面是一个for循环...
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。
arr = np.arange(6).reshape(3,2) print('矩阵:\n',arr) print('转置矩阵:\n',arr.transpose((1,0))) 三、数组的索引和切片 一维数组的索引和切片 一维数组的切片和索引与python 的list 索引类似 arr = np.arange(10) print(arr) print(arr[2]) print(arr[-1]) print(arr[1:4]) arr1 = ...