(6) numpy Python np.array基础操作 (三)转置:transpose () 和 .T.https://blog.csdn.net/weixin_45654152/article/details/107922165.
假设这个数组array存放在一个2*2*4的长方体中(实际存储肯定不是这样),左边的八个小正方体存的是0-7,右边是8-15。如图: 为了直观的看出来,把每一个4列一组的视为一个小方格。 开始置换轴吧。 三维向量,X轴用0表示,Y轴用1表示;Z轴用2来表示; array.transpose((1,0,2)) array([[[ 0, 1, 2, ...
>> arr.transpose(1,0) array([[ 0, 5, 10],[ 1, 6, 11],[ 2, 7, 12],[ 3, 8, 13],[ 4, 9, 14]]) AI代码助手复制代码 三维张量的transpose函数: 前面我们讲了二维矩阵的transpose函数其实是和矩阵的转置是一个概念;现在我们来讲一下三维张量; 三维张量顾名思义,它有三个维度;相当于有X...
首先,你需要确保已经安装了NumPy库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install numpy 一旦安装完成,你就可以导入NumPy库并使用 transpose 函数了。以下是一个简单的例子: python import numpy as np # 创建一个二维数组 array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用transpose...
array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 13], [ 4, 9, 14]]) reshape的作用是随机生成一个矩阵的行与列; 元素第0个位置表示0;第一个位置表示1,以此类推;总共是15个数; 然后arr.T相当于矩阵的转置; transpose(X,Y)函数和矩阵的转置是一个意思,相当于行为X轴,列...
array([[14,32,50]]) Python Copy 在上面的示例中,我们首先创建了两个矩阵matrix1和matrix2。然后我们使用了Numpy中的dot函数对两个矩阵进行了乘法运算,得到了一个结果向量[14, 32, 50]。接着,我们使用了Transpose函数将结果向量转置为了一个列向量。
3. 示例import numpy as np# 示例1：转置一维数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])b = np.transpose(a)print(b)# 输出：[1 2 3 4 5]# 示例2：转置二维数组c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])d = np.transpose(c)print(d)# 输出：# [[1 4]# [2 5]# [3 6]]# ...
In [1]: import numpy as np In [2]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)#生成一个4行5列的数组 In [3]: arr Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) ...
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])a=np.transpose(a)a 输出为：如果不使用 a=np.array([[1...
array([[0, 1], [2, 3]]) 1. 2. 3. 4. 5. import numpy as np x.transpose() #输出 array([[0, 2], [1, 3]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 对于二维的 ndarray来说,transpose在不指定参数时默认是矩阵转置。如果制定了参数,就会有如下的相应结果: ...