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
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]。将坐标的最后两位调换了一下。通过...
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...
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.arange(12).reshape((2,3,2)) print(data1) data2 = da...
看Python代码时,碰见 numpy.transpose 用于高维数组时挺让人费解,通过一番画图分析和代码验证,发现 transpose 用法还是很简单的。 正文 Numpy 文档 numpy.transpose中做了些解释,transpose 作用是改变序列,下面是一些文档Examples: 代码1: x = np.arange(4).reshape((2,2)) ...
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...
transpose() 可以通过transpose(0方法将二维数组转置,代码如下。 import numpy as np two_dim = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) print(two_dim.transpose()) # 也可用大写字母T来完成操作 two_dim.T 运行结果 [[1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]] 但这种转置仅仅得到原有二维数组的视...
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...
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
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 floats = np.random.normal(size=10...