numpy.transpose()實(shí)現(xiàn)數(shù)組的轉(zhuǎn)置例子

更新時(shí)間：2019年12月02日 15:17:38 作者：數(shù)據(jù)分析師手記

今天小編就為大家分享一篇numpy.transpose()實(shí)現(xiàn)數(shù)組的轉(zhuǎn)置例子，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

說(shuō)到轉(zhuǎn)置操作，順便提及矩陣與數(shù)組的區(qū)別：

矩陣：數(shù)學(xué)里的概念，其元素只能是數(shù)值，這也是區(qū)別于數(shù)組的根本所在

數(shù)組：計(jì)算機(jī)中的概念，代表一種數(shù)據(jù)組織、存儲(chǔ)方式，其元素可以是數(shù)字、也可以是字符

數(shù)組的轉(zhuǎn)置操作，是借鑒了線性代數(shù)中矩陣的轉(zhuǎn)置操作。將行與列對(duì)調(diào)，即第一行變成第一列…..或第一列變成第一行…..的操作即使轉(zhuǎn)置操作。

1. 多維數(shù)組的轉(zhuǎn)置

import numpy as np

test = np.array([[12,4,7,0],[3,7,45,81]])
test

# 以下為test輸出的結(jié)果
array([[12, 4, 7, 0],
    [ 3, 7, 45, 81]])

# 對(duì)test進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作
test.transpose()

# 轉(zhuǎn)置后得到的結(jié)果為
array([[12, 3],
    [ 4, 7],
    [ 7, 45],
    [ 0, 81]])

2. 一維數(shù)組的轉(zhuǎn)置

test = np.array([12,4,7,0])
test.shape

# test.shape的結(jié)果
(4,)

# 以下為test輸出的結(jié)果
array([12, 4, 7, 0])

# 對(duì)test進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作
result = test.transpose()

# 轉(zhuǎn)置后得到的結(jié)果為
array([12, 4, 7, 0])
test.shape

# 一維數(shù)組（列向量）轉(zhuǎn)置后的長(zhǎng)度
(4,)

所以，對(duì)一維列向量進(jìn)行轉(zhuǎn)置，得到的還是一維列向量，并沒(méi)有發(fā)生任何變化。經(jīng)實(shí)踐，這時(shí)候應(yīng)借助shape屬性來(lái)完成轉(zhuǎn)置。詳細(xì)見(jiàn)以下：

result.shape=(1,4)
result

# 這時(shí)輸出result的值如下，對(duì)比與上面一個(gè)code框內(nèi)的result值
array([[12, 4, 7, 0]])

這時(shí)候輸出的result就是一個(gè)一行四列的一維數(shù)組了。

以上這篇numpy.transpose()實(shí)現(xiàn)數(shù)組的轉(zhuǎn)置例子就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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