详解numpy中transpose()函数 |
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今天在网上搜寻了许多博客,始终没有真正理解numpy中的transpose()函数, transpose 的原理其实是根据维度(shape)索引决定的,举个栗子: x = np.arange(4).reshape((2,2)) //生成一个2x2的数组print(x)[[0 1] [2 3]]我们生成了一个维度为二维的数组,其中有两个索引值(矩阵的行与列)。 transpose()函数的作用就是调换数组的行列值的索引值,类似于求矩阵的转置: x = np.arange(4).reshape((2,2))x = np.transpose(x) print(x)[[0 2] [1 3]]我们可以直观的看到,数组的行列索引值对换,1的位置从x(0,1)跑到了x(1,0)。 那么三维数组呢? 我们继续生成一个三维的数组: x = np.arange(12).reshape((2,2,3)) //生成一个2x2x3的数组print(x)[[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]]]我们从高中数学知道三维由x轴、y轴以及z轴组成。 假设三维数组当中的索引值为x,y,z transpose()函数的作用就是调换x,y,z的位置,也就是数组的索引值。 所以我们正常的数组索引值为(0,1,2),等于(x,y,z) 我们来看实例代码: x = np.arange(12).reshape((2,2,3))print(x)[[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]]] x = np.transpose(x,(1,0,2)) //transpose()函数的第二个参数就是改变索引值的地方print(x)[[[ 0 1 2] [ 6 7 8]] [[ 3 4 5] [ 9 10 11]]]通过transpose()函数改变了x的索引值为(1,0,2),对应(y,x,z) 索引改变后原本y的值和x的值对换了。 有上面代码的数字7为例,原本的7的位置索引为(1,0,1),通过transpose(x,(1,0,2))索引改变为(0,1,1)
无论四维、五维……都可以用这个原理分析。 懂了吧?原理其实很简单对不对! 对矩阵内的每一个元素都执行这样的运算就可以了
同理swapaxes()也是这样的操作,需要传入两个轴的编号.swapaxes也是返回源数据的视图(不会进行任何复制操作) ————————————————版权声明:本文为CSDN博主「DeepGym」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_37377691/article/details/80086480 |
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