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。
1 .T,适用于一、二维数组 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...
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...
In [4]: arr.T #求转置 Out[4]: array([[ 0, 5, 10, 15], [ 1, 6, 11, 16], [ 2, 7, 12, 17], [ 3, 8, 13, 18], [ 4, 9, 14, 19]]) 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]:...
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)) ...
关于NumPy中tanspose函数的理解 tanspose函数高维数组的转置,有时候比较费脑子,这里对于三维转置,想了一种取巧的快捷理解和推导方式,仅供参考。 In [2]: import numpy as np In [3]: arr = np.arange(16).reshape((2,2,4)) In [4]: arrr Out[4]:array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, ...
下文主要以三维数组为例进行解释,基于shape/维度概念,关于维度、shape概念可参考以下文章。numpy之转置(transpose)和轴对换 - 我的前进日志 - 博客园 说明:以下思考方式完全是我为了便于理解轴编号寻找的一个简便之法,如有不妥,还请指正。四维及以上数组应该也是适用的,只是很抽象,可以用简单的例子进行验证。
利用Python进行数据分析时,Numpy是最常用的库,经常用来对数组、矩阵等进行转置等,有时候用来做数据的存储。 在numpy中,转置transpose和轴对换是很基本的操作,下面分别详细讲述一下,以免自己忘记。 In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) ...
初学python的numpy库,就接触到了一个让人头疼的函数——transpose函数,实在是不好理解三维数组的置换是怎么置换的,于是我展开了关于头发与代码的大思考:头发没了还能再长,代码不懂最后还是不懂。 二维array 二维的置换,可以说是相当的简单了,行列的置换一目了然 ...
代码说话 transpose就是转置的意思,函数返回按你指定的方式转置的矩阵 np.transpose(narray, axis=None) 举个例子感性理解一下: >>> a = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]], [[5], [6]]]) array([[[1], [2]], [[3], [4]], ...