ndarray的轉(zhuǎn)置(numpy.transpose()與A.T命令對(duì)比分析)

更新時(shí)間：2023年02月05日 09:06:22 作者：Codefmeister

這篇文章主要介紹了ndarray的轉(zhuǎn)置(numpy.transpose()與A.T命令對(duì)比分析)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

ndarray的轉(zhuǎn)置(transpose)

對(duì)于A是由np.ndarray表示的情況：

可以直接使用命令A.T。

也可以使用命令A.transpose()。

A.T 與 A.transpose()對(duì)比

結(jié)論

在默認(rèn)情況下，兩者效果相同，但transpose()可以指定交換的axis維度。

對(duì)于一維數(shù)組，兩者均不改變，返回原數(shù)組。

對(duì)于二維數(shù)組，默認(rèn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)置操作。

對(duì)于多維數(shù)組A,A.shape為(a,b,c,d,...,n)，則轉(zhuǎn)置后的shape為(n,...,d,c,b,a)，即逆序。

對(duì)于.transpose()，可以指定轉(zhuǎn)置后的維度。

語法：A.transpose((axisOrder1,...,axisOrderN))，其效果等同于np.transpose(A,(axisOrder1,...,axisOrderN)),(axisOrder)中是想要得到的索引下標(biāo)順序。

效果詳見例子。

Example

二維默認(rèn)情況下：

A = np.array([[1,2],[3,4]])
print(A)
print(A.T)
print(A.transpose())

結(jié)果如下：

Example1

多維默認(rèn)情況下：

a = np.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7]],[[2,3,4,5],[5,6,7,8]],[[3,4,5,6],[4,5,6,7]]])
print(a.shape)
print(a.T.shape)
print(a.transpose().shape)

結(jié)果如下：

Example2

指定維度情況：

a = np.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7]],[[2,3,4,5],[5,6,7,8]],[[3,4,5,6],[4,5,6,7]]])
print(a.shape)
print(a.transpose(1,2,0).shape)
A = np.transpose(a,(1,2,0))
print(A.shape)

結(jié)果如下：

Example3

從截圖中可以看出，a.transpose(1,2,0)與np.transpose(a,(1,2,0))效果相同。

代碼段中給出的axes是(1,2,0)，這決定了transpose后的數(shù)組，其shape在第一個(gè)維度即shape[0]上是原來的shape[1]，第二維shape[1]是原來的shape[2]，第三維shape[2]是原來的shape[0]。

所以原shape為(3,2,4)。新的shape為(2,4,3)。

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，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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