转置(transpose)和轴对换 转置可以对数组进行重置,返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作). 转置有三种方式,transpose方法.T属性以及swapaxes方法. 1 .T,适用于一.二维数组 In [1]: import numpy as np In [2]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)#生成一个4行5列的数组 In [3]: arr Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], […

数组转置 转置(transpose)是重塑的一种特殊形式, 它返回的是源数据的视图(不会进行任何操作.)数组不仅有transpose,还要特殊的T属性 计算矩阵内积 高维数组transpose 详细讲解思路: arr1.shape 应该是(, , ) 意为 2维,*4矩阵 arr1.transpose(*args) 里面的参数,可以这么理解,他是调换arr1.shape的顺序,咱来给arr1.shape标一下角标哈,([], [], []) [ ] 里是shape的索引,对吧, transpos…

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)) >>> arr array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> arr.T array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 1…

1.一维和二维数据 .T等同于.transopse 2.三维及更多维数据 对于 z 轴 与 x 轴的变换 In [40]: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) In [41]: arr Out[41]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) In [42]: arr.transpose((1, 0, 2)) Out[42]: array([…

二维数组的转置应该都知道,就是行列交换 而在numpy中也可以对三维数组进行转置,np.T 默认进行的操作是将0轴与2轴交换 本文主要对三位数组轴交换的理解上发表本人的看法. a = np.array(range(24)) Out[101]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]) b = a.reshape(2,3,4) b Out[103]:…

transpose用于对高维数组进行转置,转置时候需要一个由轴编号组成的元组. 比如说三维的数组,那就对维度进行编号,也就是0,1,2:这样说可能比较抽象.这里的0,1,2可以理解为对shape返回元组的索引. import numpy as np arr = np.arange(12).reshape(2,2,3) print(arr) print(arr.shape) 输出: [[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]]] (2, 2, 3) 转置:…

我们知道,用 .T 或者 .transpose() 都可以将一个矩阵进行转置. 但是一维数组转置的时候有个坑,光transpose没有用,需要指定shape参数, 在array中,当维数>=2,时这个成立,但=1时,就不成立了,如: In [7]: yOut[7]: array([0, 0, 0, 0, 0]) In [14]: y.TOut[14]: array([0, 0, 0, 0, 0]) In [15]: y.transpose()Out[15]: array([0, 0, 0, 0,…

在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path)         arr_img = np.asarray(img, dtype='float64')         arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开…

上一次的学习了numpy的一些基础操作,今天接着学习numpy的高级索引.轴对换数值转置以及作图. #花式索引 import numpy as np ''' t = np.empty((8,4)) #建立一个8行4列的空数组 for i in range(8): t[i] = i ''' #print t #print t[[4, 3, 0, 6]] 选取特定的行子集 #print t[[-3,-5,-7]] 使用负数从末行开始找 arr =np.arange(32).reshape((8,4)…

在numpy库中,axis轴的问题比较重要,不同的值会得到不同的结果,为了便于理解,特此将自己的理解进行梳理 为了梳理axis,借助于sum函数进行! a = np.arange(27).reshape((3,3,3)) print(a) # [[[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8]] # # [[ 9 10 11] # [12 13 14] # [15 16 17]] # # [[18 19 20] # [21 22 23] # [24 25 26]]] b = np.…