Example 3: Rearrange 2D List Using NumPyIn this final example, we will use the transpose() function from Python’s NumPy library to transpose the 2D list.First, though, we need to install and import NumPy. Therefore, run the lines of code below to install and import NumPy:...
[4, 8, 12]]# [Finished in 0.1s] 2. 使用列表推导式 List Comprehension 这个其实是第一种方法的高级简化写法。 deftranspose_2d(data): transposed = [[row[i]forrowindata]foriinrange(len(data[0]))]returntransposed data = [ [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]print(transpose_...
def transpose_2d(data): # transposed = list(zip(*data)) # [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)] # 注意 zip 本身返回的数据类型为 tuple 元组 # 其中符号 * 号可以对元素进行解压或展开 transposed = list(map(list, zip(*data))) return transposed data = [[1,...
在Python中,可以使用多种方法来交换二维矩阵(2D matrix)的行和列。以下是一种常见的方法: 方法一:使用zip函数 代码语言:txt 复制 def transpose_matrix(matrix): # 使用zip函数交换矩阵的行和列 transposed_matrix = list(zip(*matrix)) return transposed_matrix 解释: 首先,我们定义一个函数transpose_matrix,该...
# 提取特定行rows=array_2d[[0,2]]# 提取第1行和第3行print(rows) 1. 2. 3. 该代码输出: [[1 2 3] [7 8 9]] 1. 2. 2. 提取列 提取特定的列稍微复杂一些,我们可以使用切片(Slicing)以及转置操作(transpose)。以下是提取第二列和第三列的示例: ...
torch.transpose(tensor, a,b): transpose只能操作2D矩阵的转置,permute可以同时操作于tensor的若干维度,transpose只能同时作用于tensor的两个维度 >>> torch.randn(2,3,4,5).transpose(3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape torch.size([5,4,2,3]) ...
对于这个三维数组,转置T其实就等价于transpose(2,1,0),如下: 3.两轴对换swapaxes:swapaxes方法接受的参数是一对轴编号,使用transpose方法是对整个轴进行对换,而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2),实际上就是将0和1轴进行对换,因此使用swapaxes也可以实现,如下: ...
对可变序列( 例如 list、bytearray 和array.array)来说,a 会就地改动,就像调用了 a.extend(b) 一样但是如果 a 没有实现__iadd__的话,a += b 这个表达式的效果就变得跟 a = a + b 一样了:首先计算 a + b,得到一个新的对象,然后赋值给 a。也就是说,在这个表达式中,变量名会不会被关联到新的...
import plotly.graph_objects as goimport numpy as npimport pandas as pd# 读取数据temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv')# 数据处理, 时间格式转换temp['year'] = pd.to_datetime(temp['Date']).dt.year# 选择几年的数据展示即可year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000...
x = layers.Conv2D(128,3, activation="relu", padding="same")(x) x = layers.Conv2D(256,3, strides=2, padding="same", activation="relu")(x) x = layers.Conv2D(256,3, activation="relu", padding="same")(x) x = layers.Conv2DTranspose(256,3, activation="relu", padding="same")...