这篇文章主要介绍了Python numpy数组转置与轴变换,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
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矩阵的转置
>>> import numpy as np >>> arr=np.arange(15).reshape((3,5)) >>> arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> arr.T array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 13], [ 4, 9, 14]])
矩阵的内积
>>> import numpy as np >>> arr=np.arange(15).reshape((3,5)) >>> arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> arr.T array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 13], [ 4, 9, 14]]) >>> np.dot(arr.T,arr) array([[125, 140, 155, 170, 185], [140, 158, 176, 194, 212], [155, 176, 197, 218, 239], [170, 194, 218, 242, 266], [185, 212, 239, 266, 293]])
轴变换
二维轴变换
1.两轴交换
>>> import numpy as np >>> arr=np.arange(15).reshape((3,5)) >>> arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8,<mark style="color:transparent">来源gaodaimacom搞#^代%!码&网</mark> 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> arr.transpose(1,0)#1轴和0轴进行交换 array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 13], [ 4, 9, 14]])
三维轴变换
>>> arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) >>> arr array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) >>> arr.transpose((1,0,2)) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]], [[ 4, 5, 6, 7], [12, 13, 14, 15]]])
1.这种变化有点麻烦，不好理解。但是如果简单化就好了，加入用P(x,y,z)来表示矩阵中的每一个点，那么在numpy中，这个x,y,z就分别对应0,1,2
2.举个例子比如原来数组中0这个元素，它原来的坐标是(0,0,0),那么transpose(1,0,2)对于这个点来说就是把x,y坐标互换，而z坐标不变，则其在新的矩阵中坐标依旧是(0,0,0)不变
3.举个另外点的例子比如4这个点，其坐标是(0,1,1),那么它的x和y坐标交换之后是(1,0,1),所以它在新的矩阵中位置是(1,0,1)
4.事实上transpose函数正是对原来矩阵中每个点做这个变换，最后得到新的矩阵
两轴交换
交换1轴和2轴
>>> arr array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) >>> arr.swapaxes(1,2) array([[[ 0, 4], [ 1, 5], [ 2, 6], [ 3, 7]], [[ 8, 12], [ 9, 13], [10, 14], [11, 15]]]) >>> arr array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]])
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转载请注明原文链接：Python numpy数组转置与轴变换
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