Python?numpy.transpose使用詳解
前言
看Python代碼時,碰見 numpy.transpose 用于高維數(shù)組時挺讓人費解,通過一番畫圖分析和代碼驗證,發(fā)現(xiàn) transpose 用法還是很簡單的。
注:評論中說的三維坐標圖中的 0 1 2 3 標反了,已經(jīng)修正,感謝大家提醒(2019.02)。
正文
Numpy 文檔 numpy.transpose 中做了些解釋,transpose 作用是改變序列,下面是一些文檔Examples:
代碼1:
x = np.arange(4).reshape((2,2))
輸出1:
#x 為:
array([[0, 1],
[2, 3]])
代碼2:
import numpy as np x.transpose()
輸出2:
array([[0, 2],
[1, 3]])
對于二維 ndarray,transpose在不指定參數(shù)是默認是矩陣轉(zhuǎn)置。如果指定參數(shù),有如下相應結(jié)果:
代碼3:
x.transpose((0,1))
輸出3:
# x 沒有變化
array([[0, 1],
[2, 3]])
代碼4:
x.transpose((1,0))
輸出4:
# x 轉(zhuǎn)置了
array([[0, 2],
[1, 3]])
這個很好理解:
對于x,因為:
代碼5:
x[0][0] == 0 x[0][1] == 1 x[1][0] == 2 x[1][1] == 3
我們不妨設第一個方括號“[]”為 0軸 ,第二個方括號為 1軸 ,則x可在 0-1坐標系 下表示如下:

代碼6:
因為 x.transpose((0,1)) 表示按照原坐標軸改變序列,也就是保持不變
而 x.transpose((1,0)) 表示交換 ‘0軸’ 和 ‘1軸’,所以就得到如下圖所示結(jié)果:

注意,任何時候你都要保持清醒,告訴自己第一個方括號“[]”為 0軸 ,第二個方括號為 1軸
此時,transpose轉(zhuǎn)換關系就清晰了。
我們來看一個三維的:
代碼7:
import numpy as np # A是array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) A = np.arange(16) # 將A變換為三維矩陣 A = A.reshape(2,2,4) print(A)
輸出7:
A = array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
我們對上述的A表示成如下三維坐標的形式:

所以對于如下的變換都很好理解啦:
代碼8:
A.transpose((0,1,2)) #保持A不變 A.transpose((1,0,2)) #將 0軸 和 1軸 交換
將 0軸 和 1軸 交換:

此時,輸出
代碼9:
A.transpose((1,0,2)) [0][1][2] #根據(jù)上圖這個結(jié)果應該是10
后面不同的參數(shù)以此類推。
到此這篇關于Python numpy.transpose使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python numpy.transpose內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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