Numpy数组转置的实现

Numpy数组转置很容易,两种写法 np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np_array.transpose() np.transpose(np_array) 但是一维数组转置的时候有个坑,光transpose没有用,需要指定shape参数 array_1d = np.array([1, 2]) print array_1d.shape, array_1d.transpose() array_1d.shape = (2, 1) print array_1d

如下所示: 解读: transpose( ) 方法的参数是一个 由 轴编号(轴编号自0 开始) 序列构成的 元组. 开始时,数组的轴编号序列是默认从 0开始的 :0,1,2,, 坐标的顺序也是这个轴编号的顺序,(0,1,2) 当使用 transpose 时候,轴编号的顺序变成了 (1,0,2) 说明 0号轴和1号轴的顺序变了, 那么,坐标的顺序也应该变了, 例如 元素 8: 开始时:根据轴顺序 0,1,2.他的坐标是 (1,0,0) 现在,根据周顺序 1,0,2:他的坐标是(0,1,0). sw

numpy中的ndarray很适合数组运算 transpose是用来转置的一个函数,很容易让人困惑,其实它是对矩阵索引顺序的一次调整.原先矩阵是一个三维矩阵,索引顺序是x,y,z,角标分别是0.1.2,经过上图(1,0,2)调整后就成了y,x,z. 理解了这些,那么swapaxes方法也就不难理解了 以上这篇numpy中的高维数组转置实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Numpy中转置transpose.T和swapaxes的

NumPy 数组在进行转置时不会实际移动内存中的任何数据 位置只是改变对原始矩阵的索引方式 ,比如我原来是行索引现在变为列索引了 转置是一种视图并不是对原数组的复制数组转置拥有transpose方法,也有特殊的T属性 对于numpy数组的转置仅限于一维和二维数组,使用的是 numpy中的T 属性 创建一个0-15的一维数组,并且对它进行了数组重组,变为 2 x 2 x 4的三维数组,并对它进行转置 import numpy as np #创建一个三维数组,这个三维数组的形状是 2 x 2 x 4

目录 数组转置 arr.T 轴变换 arr.transpose() 二维数组转置 高维数组转置 轴变换 arr.swapaxes() numpy数组转置可以通过arr.T.arr.transpose().arr.swapaxes()实现. 数组转置 arr.T 轴变换 arr.transpose() ndarray.transpose()主要作用通过置换数组轴,来实现对数组的转置. 二维数组转置 若不在transpose中声明轴,默认是矩阵转置效果同 arr.T 高维数组转置 高维数组的转置,比

Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握这些方法,能摆脱数据处理时的循环. 1.首先数组转置(T) 创建二维数组data如下: 进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下: 2.轴对换之transpose 对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换. 这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4. transpose进行的操作其实是将各个维度重置,原来(2,3,4)对应的是(0,

有点抱歉的是我的数学功底确实是不好,经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来.原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈.线性代数直接没有学明白,同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数.时至今日,我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿.不过,好在我还有机会,为了不敷衍而去学习一下. 矩阵的转置有什么作用,我真是不知道了,今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识. 今天的代码操作如下: In [15]: arr1 = np.arange(20) In [16]: arr1

目录 一.一维数组的转置 二.多为数组的重塑 三.将多维数组转换为一维数组 四.数组的转置 一.一维数组的转置 描述 一维数组的重塑就是将一行或一列的数组转换为多行多列的数组 重塑之后的数组应于原有数组形状兼容(数组元素应该相等) 用法和参数 数组.reshape(x,y) x:转换后数组的行数 y:转换后数组的列数 实例 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 将数组重塑为2行4列的形状 a = arr.res

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) In [3]: arr Out[3]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11