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: 上面就是Numpy包里面进行数组转置和轴对换最常用的方法。
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]]) In [4]: arr.T #求转置 Out[4]: array(...
In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In [3]: arr Out[3]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) 如上图所示,将0-15放在一个2 2 4 的矩阵当中,得到结果如上。 现在要进行装置tran...
1 .T,适用于一、二维数组 In [1]:importnumpyasnp 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]]) In [4]: arr.T#求转置Out[4]: array([[0,5,10...
In [28]: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) In [29]: arr Out[29]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) In [32]: arr.transpose((1, 0, 2)) Out[32]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10,...
Numpy中的transpose函数用于对数组进行转置操作。以下是关于Numpy.transpose函数的详细解释：基本功能：当不设置参数时，transpose函数的功能类似于数组的T属性，即对于二维数组arr，arr.transpose或arr.T可以完成数组的转置。参数设置：transpose函数接受一个包含所有轴编号的元组作为参数。例如，对于三维数组，...
NumPy是Python中用于科学计算的强大库,尤其擅长矩阵运算。使用NumPy,我们可以更高效地处理矩阵: importnumpyasnp# 示例矩阵A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])transposed_A=A.Tprint(transposed_A) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. NumPy与嵌套列表解析对比 ...
Pythonnumpy.transpose详解 Pythonnumpy.transpose详解 前⾔ 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 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)....
y = np.array([[0,1,1,0]]).T 百度一下才发现这个T是transpose这个单词的开头,效果呢就和transpose是一样的 接下来看一下transpose的例子: >>> two=np.arange(16).reshape(4,4) >>> two array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], ...
Numpy的transpose()函数与swapaxes()函数类似,当transpose()不传任何参数时,作用与T属性类似,arr.T即可完成数组arr的转置;swapaxes()函数接受一对轴编号作为参数,而transpose()接受的是含所有轴编号的元组,…