numpy中的高维数组转置实例
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。
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numpy.transpose对三维数组的转置方法
如下所示: import numpy as np 三维数组 arr1 = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7]] # [[ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]]] arr2=arr1.transpose((1,0,2)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 8 9 10 11]] # # [[ 4 5 6 7] # [12 13 14 15]]] 正序为(0,1,2),数组为 #[[[ 0 1 2
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Python实现矩阵转置的方法分析
本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: f
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Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解
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对python 矩阵转置transpose的实例讲解
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numpy中的高维数组转置实例
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
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numpy使用技巧之数组过滤实例代码
本文研究的主要是numpy使用技巧之数组过滤的相关内容,具体如下. 当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时,将收集数组x中所有在数组b中对应下标为True的元素.使用布尔数组作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间,注意这种方式只对应于布尔数组(array),不能使用布尔列表(list). >>> x = np.arange(5,0,-1) >>> x array([5, 4, 3, 2, 1]) >>> x[np.array([True, F
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在NumPy中创建空数组/矩阵的方法
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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
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