Numpy数组变形和轴变换
数组变形(reshape)或轴转换(Transposing Arrays and Swapping Axes)后返回的是非副本视图,对于非副本视图的修改会使原来的数组也同时改变。
In [1]: import numpy as np
#np.arange()产生一维数组
In [2]: arr = np.arange(15)
In [3]: arr
Out[3]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
#reshape((3,5))把数组转换成一个3*5的数组
In [4]: arr = arr.reshape((3,5))
In [5]: arr
Out[5]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
#.T实现数组转置
In [6]: arr.T
Out[6]:
array([[ 0, 5, 10],
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])
#np.dot实现矩阵点积
In [10]: np.dot(arr.T,arr)
Out[10]:
array([[125, 140, 155, 170, 185],
[140, 158, 176, 194, 212],
[155, 176, 197, 218, 239],
[170, 194, 218, 242, 266],
[185, 212, 239, 266, 293]])
#数组轴转换transpose 和 swapaxes内置方法使用
In [11]: arr = np.arange(16).reshape((2,2,4))
In [12]: arr
Out[12]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
#假设原始轴排序(0,1,2)为(x,y,z)
#arr.T相当arr.transpose((2,1,0)),相当于x与z轴调换位置成(z,y,x)
#例如原来元素5在(x=0,y=1,z=1)变换之后在(z=1,y=1,x=0)
In [13]: arr.T
Out[13]:
array([[[ 0, 8],
[ 4, 12]],
[[ 1, 9],
[ 5, 13]],
[[ 2, 10],
[ 6, 14]],
[[ 3, 11],
[ 7, 15]]])
In [14]: arr.transpose((2,1,0))
Out[14]:
array([[[ 0, 8],
[ 4, 12]],
[[ 1, 9],
[ 5, 13]],
[[ 2, 10],
[ 6, 14]],
[[ 3, 11],
[ 7, 15]]])
#arr.transpose((1,0,2)),相当于x与y轴调换位置成(y,x,z)
#例如原来元素5在(x=0,y=1,z=1)变换之后在(y=1,x=0,z=1)
In [15]: arr.transpose((1,0,2))
Out[15]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]]])
#arr.transpose((0,2,1)),相当于y与z轴调换位置成(x,z,y)
#例如原来元素6在(x=0,y=1,z=2)变换之后在(x=0,z=2,y=1)
In [16]: arr.transpose((0,2,1))
Out[16]:
array([[[ 0, 4],
[ 1, 5],
[ 2, 6],
[ 3, 7]],
[[ 8, 12],
[ 9, 13],
[10, 14],
[11, 15]]])
#arr.swapaxes(1,2)相当1和2轴变换,与arr.transpose((0,2,1))实现同一功能
In [17]: arr.swapaxes(1,2)
Out[17]:
array([[[ 0, 4],
[ 1, 5],
[ 2, 6],
[ 3, 7]],
[[ 8, 12],
[ 9, 13],
[10, 14],
[11, 15]]])
#数组变形或转换后返回的是非副本视图,对于非副本视图的修改会使原来的数组也同时改变。
#如arr.swapaxes(1,2)[0,1,1]原来是5,赋值等于10后,原来arr中的5也会变成10
In [20]: arr.swapaxes(1,2)[0,1,1] = 10
In [21]: arr
Out[21]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 10, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
Numpy数组变形和轴变换的更多相关文章
- numpy数组转置与轴变换
numpy数组转置与轴变换 矩阵的转置 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(15).reshape((3,5)) &g ...
- 1.2 NumPy数组基础
目录 第一章 numpy入门 1.2 numpy数组基础 1.2.1 数组的属性 1.2.2 数组的索引:获取单个元素 1.2.3 数组切片:获取子数组 1.2.4 数组的变形 1.2.5 数组的拼接 ...
- Numpy数组基本操作(数组索引,数组切片以及数组的形状,数组的拼接与分裂)
一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,N ...
- numpy数组的操作
numpy - 介绍.基本数据类型.多维数组ndarray及其内建函数 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/22107553 http://w ...
- numpy数组、向量、矩阵运算
可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD ...
- Numpy数组对象的操作-索引机制、切片和迭代方法
前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange ...
- 操作 numpy 数组的常用函数
操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, ...
- NumPy 超详细教程(1):NumPy 数组
系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:n ...
- NumPy数组对象
1.创建NumPy数组 import numpy as np # 创建3*2*4的三维数组 a = np.arange(24).reshape(3, 2, 4) # 打印三维数组的所有元素 print ...
- Numpy 数组属性
Numpy 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为 1 , 二维数组的秩为 2 , 以此类推:在Numpy中, 每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensios).比如说 ...
随机推荐
- 【Azure 应用服务】Azure Function Timer触发函数加上Singleton后的问题
问题描述 在Azure Function Timer Trigger的函数中,添加了Singleton属性,当Function的实例变为3个后,发现Timer函数并没有在三个实例上同时运行,每次触发时 ...
- 高性能图计算系统 Plato 在 Nebula Graph 中的实践
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 1.图计算介绍 1.1 图数据库 vs 图计算 图数据库是面向 OLTP 场景,强调增删改查,并且一个查询往往只涉及到全图中的少量数据 ...
- Redis哨兵模式搭建
一:哨兵主要作用 监控:监控redis主库及从库运行状态: 通知:如果redis发生故障转移,可以通过邮件通知管理员: 自动故障转移:一旦发现主库宕机,则在从库中通过选举新的master进行故障转移. ...
- RPA能否创造新业态?如何优化组织结构?如何助力疫情中的企业?
RPA能否创造新业态?如何优化组织结构?如何助力疫情中的企业? 从<爱,死亡和机器人>探讨强人工智能时代的RPA发展 文/王吉伟 本周四,王吉伟频道参加了私域流量社群的一个直播活动. 活动 ...
- 4、zookeeper的事件监听机制
watcher概念 https://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.14/zookeeperProgrammers.html#sc_WatchRememberThese z ...
- Jmeter+Influxdb+Grafana搭建
背景 在无界面压测情况下,我们需要去额外搭建可视化观测平台.借助于Influxdb+Grafana,我们可以轻松让Jmeter的结果自动写入Influxdb,Influxdb实时存储运行结果,最后由G ...
- 使用Mockito与Squaretest进行单元测试.
项目开发过程中,不少公司都要求写单元测试的代码,可以提高代码的质量,并且可以减少出现BUG的概率. 对于中小型公司来说,对单元测试不做硬性要求,不写最好.因为还是需要一定的工作量,在保证代码质量和性能 ...
- springboot实现post请求
找了一堆,发现还是这个靠谱 package com.qishiyun.poplar.qlib.util; import cn.hutool.json.JSONUtil; import com.alib ...
- 03.Android之View原理问题
目录介绍 3.0.0.1 View的绘制需要经过哪些过程?有哪些常用回调方法?View的绘制流程的详细流程是怎样的? 3.0.0.2 View绘制流程,当一个TextView的实例调用setText( ...
- 第145篇:js设计模式注册模式及相应实践
好家伙, 0.索引 在阿里的低开项目中,使用这种形式去注册组件,我不禁好奇,这到底是个什么玩意 1.概念 在 JavaScript 中,注册模式(Registry Pattern)是一种设计模式 ...