在看CNN识别花卉的代码时,遇到的np.array和np.transpose不是太懂,print结果再参考numpy官网: 原来np.array的作用就是将数组升维,np.transpose就是改变索引,二维时不需指定改变索引的方式(交换索引,即交换x、y坐标的值),这里就相当于转置。
print("原始数组形状:", array_3d.shape) swapped_axes=array_3d.swapaxes(0, 1) print("交换后的数组形状:", swapped_axes.shape) print("原始数组:\n", array_3d) print("交换后的数组:\n", swapped_axes) array_3d=np.arange(24).reshape((2, 3, 4)) print("原始数组:") print(array_3d) ...
上述代码中,先用np.array()函数创建了一个二维数组a,然后使用transpose()函数对其进行了操作,并将结果赋值给了变量b。最后打印了a和b的值。 运行结果如下: [[1 2] [3 4] [5 6]] [[1 3 5] [2 4 6]] 可以看到,原始数组a的shape为(3, 2),而transpose()函数返回的新数组b的shape为(2, 3),即...
Python中的np.transpose(x) 在Python NumPy库中,np.transpose(x)函数用来交换数组x的维度,是对数组进行矩阵转置操作的一种方式。将多维数组视为在具有若干维的空间内的向量,沿任意两个维度的交换相当于将向量在两个维度上的投影互换。 代码示例 import numpy as np # 定义一个2x2的数组x x = np.array([[0...
Returns an array with axes transposed. For a 1-D array, this returns an unchanged view of the original array, as a transposed vector is simply the same vector. To convert a 1-D array into a 2-D column vector, an additional dimension must be added, e.g.,np.atleast2d(a).Tachieves...
Transpose a 1D NumPy Array First, convert the 1D vector into a 2D vector so that you can transpose it. It can be done by slicing it withnp.newaxisduring the creation of the array. And, then by using the.Tmethod, you can transpose it. ...
array([[1], [2], [3]]) # 转置列向量为行向量 transpose_vector = np.transpose(vector) print(transpose_vector) Python Copy输出结果为:array([[1, 2, 3]]) Python Copy在上面的示例中,我们创建了一个二维的列向量[[1], [2], [3]]。然后我们使用了Transpose函数将其转置为了一个一维的行向量...
百度试题 结果1 题目代码arr3=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]).transpose();print(arr3[1,1])的输出结果是()? A. 5 B. 4 C. 3 D. $2 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
importnumpyasnp x=np.array([2,3,3])print("Matrix x:")print(x)x_transpose=np.transpose(x)print("\nTranspose of Matrix x:")print(x_transpose) 输出: Matrix x:[2 3 3]Transpose of Matrix x:[2 3 3] 它显示一维数组在通过np.transpose()方法后没有变化。
To transpose an array, NumPy just swaps the shape and stride information for each axis. Here are the strides: >>> arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], ...