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  • Python numpy.transpose 详解

    万次阅读 多人点赞 2017-12-27 15:20:44
    前言看Python代码时,碰见 numpy.transpose 用于高维数组时挺让人费解,通过一番画图分析和代码验证,发现 transpose 用法还是很简单的。 正文Numpy 文档 numpy.transpose 中做了些解释,transpose 作用是改变序列,...

    前言

    看Python代码时,碰见 numpy.transpose 用于高维数组时挺让人费解,通过一番画图分析和代码验证,发现 transpose 用法还是很简单的。

    注:评论中说的三维坐标图中的 0 1 2 3 标反了,已经修正,感谢大家提醒(2019.02)。

    正文

    Numpy 文档 numpy.transpose 中做了些解释,transpose 作用是改变序列,下面是一些文档Examples:


    代码1:

    x = np.arange(4).reshape((2,2))
    

    输出1:

    #x 为:
    array([[0, 1],
           [2, 3]])
    

    代码2:

    import numpy as np
    x.transpose()
    

    输出2:

    array([[0, 2],
           [1, 3]])
    

    对于二维 ndarray,transpose在不指定参数是默认是矩阵转置。如果指定参数,有如下相应结果:
    代码3:

    x.transpose((0,1))
    

    输出3:

    # x 没有变化
    array([[0, 1],
           [2, 3]])
    

    代码4:

    x.transpose((1,0))
    

    输出4:

    # x 转置了
    array([[0, 2],
           [1, 3]])
    

    这个很好理解:
    对于x,因为:

    代码5:

    x[0][0] == 0
    x[0][1] == 1
    x[1][0] == 2
    x[1][1] == 3
    

    我们不妨设第一个方括号“[]”为 0轴 ,第二个方括号为 1轴 ,则x可在 0-1坐标系 下表示如下:
    这里写图片描述

    代码6:

    因为 x.transpose((0,1)) 表示按照原坐标轴改变序列,也就是保持不变
    而 x.transpose((1,0)) 表示交换 ‘0轴’ 和 ‘1轴’,所以就得到如下图所示结果:
    

    这里写图片描述

    注意,任何时候你都要保持清醒,告诉自己第一个方括号“[]”为 0轴 ,第二个方括号为 1轴
    此时,transpose转换关系就清晰了。


    我们来看一个三维的:
    代码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)
    
    # 将A变换为三维矩阵
    A = A.reshape(2,2,4)
    print(A)
    

    输出7:

    A = array([[[ 0,  1,  2,  3],
                [ 4,  5,  6,  7]],
                
               [[ 8,  9, 10, 11],
                [12, 13, 14, 15]]])
    

    我们对上述的A表示成如下三维坐标的形式:

    在这里插入图片描述

    所以对于如下的变换都很好理解啦:
    代码8:

    A.transpose((0,1,2))  #保持A不变
    A.transpose((1,0,2))  #将 0轴 和 1轴 交换
    

    0轴 1轴 交换:

    在这里插入图片描述
    此时,输出

    代码9:

    A.transpose((1,0,2)) [0][1][2]	#根据上图这个结果应该是10
    

    后面不同的参数以此类推。

    完。
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  • transpose

    2020-12-18 18:56:21
  • transpose-开源

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    天下难事,必作于易;天下大事,必作于细——老子 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握...2.轴对换之transpose 对于高维数组,可以使用轴对换来对多...

    天下难事,必作于易;天下大事,必作于细——老子

    Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握这些方法,能摆脱数据处理时的循环。码字不易,喜欢请点赞!!!

    1.首先数组转置(T)
    创建二维数组data如下:

    进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下:

    2.轴对换之transpose
    对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换。

    这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4。

    transpose进行的操作其实是将各个维度重置,原来(2,3,4)对应的是(0,1,2)。使用transpose(1,0,2)后,各个维度大小变为(3,2,4),其实就是将第一维和第二维互换。

    对于这个三维数组,转置T其实就等价于transpose(2,1,0),如下:

    3.两轴对换swapaxes:swapaxes方法接受的参数是一对轴编号,使用transpose方法是对整个轴进行对换,而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2),实际上就是将0和1轴进行对换,因此使用swapaxes也可以实现,如下:

    上面就是Numpy包里面进行数组转置和轴对换最常用的方法。

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  • Transpose函数

    千次阅读 2019-07-11 15:21:30
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    Transpose是一个转置函数,允许花式·转。
    在这里插入图片描述
    如图,这里原本的索引是(0, 1, 2)
    转置方式有:(0, 2, 1), (1, 0, 2), (1, 2, 0), (2, 0, 1), (2, 1, 0)

    参考:
    [1] Transpose函数详解:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/81021549

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  • Transpose File

    2017-06-02 14:06:36
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    numpy中transpose理解
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  • 今天小编就为大家分享一篇Transpose 数组行列转置的限制方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

空空如也

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