numpy数组转置与轴对换——transpose,T,swapaxes

最新推荐文章于 2025-07-13 16:36:28 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35446336/article/details/88584473
本文详细介绍了NumPy中数组转置的方法，包括np.transpose函数的使用，一维、二维及多维数组的转置操作，以及如何通过t.T和swapaxes方法实现特定轴的变换。了解这些技巧对于进行矩阵运算和数据处理至关重要。

np.transpose(a,axis=None)
a即输入数组,axis为变换后轴的序列
一维数组：t.transpose()或np.transpose(t)，结果不变
二维得到其转置，可计算矩阵内积XTX
多维t.transpose()，默认参数为翻转轴，如0，1，2变为2，1，0

t.T为transpose默认参数时的变换在这里插入图片描述
swapaxes方法交换两个轴，如t.swapaxes(1,2)交换两轴

NumPy 基本操作(数组转置与轴对换)
weixin_38477351的博客
01-15 965
数组转置与轴对换 数组转置与轴对换： 1、数组转置是指将shape进行重置操作，并将其值重置为原始shape元组的倒置，比如原始的shape值为：(2, 3, 4)，那么倒置后的新元组的 shape的值为：(4, 3, 2)。 ...
Numpy的轴及numpy数组转置换轴
分享关于数据的知识。
01-17 2496
最内层一对 [ ] 可以代表一个1维数组加粗的一对 [ ] 里面有3个一维数组，也就是2维数组最外层的一对 [ ] 里面有3个2维数组也就是3维数组0轴是行，1轴是列，2轴是纵深数组的shape维度是（4,3,2），元组的索引为 [ 0,1,2 ]假设维度是（2，3），元组的索引为[0,1]假设维度是（4，） 元组的索引为[0]可以看到轴编号和shape元组的索引是对等的，所以这个编号可以理解为高维nd.array.shape产生的元组的索引。
[Python]numpy数组的转置
m0_51955470的博客
04-07 322
【代码】[Python]numpy数组的转置。
Numpy中的轴概念
最新发布
2403_86789902的博客
07-13 307
在 NumPy 数组中，每个维度都可以被称为一个轴。一维数组只有一个轴（axis=0）。二维数组有两个轴（axis=0 和 axis=1）。三维数组有三个轴（axis=0、axis=1 和 axis=2），依此类推。轴（axis）在 NumPy 中指的是数组的维度。通过对不同轴进行操作，可以实现对数组的不同维度进行聚合、堆叠、转换等各种处理。掌握轴的概念有助于更好地利用 NumPy 进行高效的科学计算和数据处理。如果你有任何具体的问题或需要进一步的解释，请随时告诉我！
numpy之转置（transpose）和轴对换
weixin_30561425的博客
05-23 897
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]: ar...
numpy 转置
hahaha66888的博客
12-10 2万+
numpy的转置有3种情况： 1、特殊的 .T 转置，可以直接对数组进行行列对调转置  2、transpose转置，是通过一个由轴编号组成的元组对轴进行转置（这个真的很难理解，查了好多资料现在终于算是有点开窍了，按照自己理解的分析一下） 这是一个3*2*2的3维数组，可以理解为3行2列2个平面，接下来看每个平面的构成： 对于reshape(3,2,2)，可以理解为(3,2,2)...
Numpy2——视图和副本、随机数(random伪)、切片和索引、数组的轴操作
weixin_56449709的博客
06-03 875
视图和副本、索引和切片、数组的转置和轴对换、伪随机数
机器学习必备之Numpy——数组和矢量计算
Chester Cheung的博客
05-06 849
首先开始机器学习的入门学习，简单上手以后就可以开始数据分析的板砖工程了。先是要学习些Python的基础工具包，pandas，numpy，matplotlib等，主要在jupyter notebook交互式编译器进行编程训练。 Numpy是Python科学计算的一个基础包，许多内容都基于Numpy以及构建与其上的库。除了为Python提供了快速的数组处理能力，Numpy还在数据分析方面有另外一个作用...
第二章知识点
m0_64960643的博客
03-06 998
1.认识NumPy数组对象 （1）NumPy中最重要的一个特点就是其N维数组对象，即ndarray（别名array）对象，该对象可以执行一些科学计算。 （2）ndarray对象中定义了一些重要的属性。 2.创建NumPy数组 （1）最简单的创建ndarray对象的方式是使用array()函数，在调用该函数时传入一个列表或者元组。 # 创建一个一维数组 data1 = np.array([1, 2, 3]) 输出 array([1, 2, 3]) ...
【数据分析】Numpy详解
韬霖笔记
11-23 2476
Numpy是什么？ NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 1. NumPy - Ndarray 对象 Num
数组的转置和轴的变换
weixin_34050519的博客
04-20 222
二维数组的转置十分简单 用一个array.T 就可以了 高维数组的转置则涉及了一个轴的变换问题 高维数组是比较难理解的概念，我上网查询的时候发现三维数组的理解，好几个人给出完全不同的答案，下面我画了个图，假设那是我的三维数组结构的认识 array = np.arange(16).reshape((2,2,4)) print(array) 复制代码运行结果是 [[[ 0 1 2 3] [ ...
详解Numpy数组转置的三种方法T、transpose、swapaxes
09-19
主要介绍了详解Numpy数组转置的三种方法T、transpose、swapaxes，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
numpy 转置_Numpy基础：数组转置和轴对换
weixin_39901203的博客
11-27 303
转置（transpose）是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性。In[70]:arr=np.arange(15).reshape((3,5))In[71]:arrOut[71]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]])I...
numpy 转置 .T
Kp0fS的草稿纸
04-09 2667
arr.T
Numpy 的数组转置和轴对换
weixin_33825683的博客
02-15 179
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(2, 2, 4) 意为 2维，2*4矩阵 arr1.transpose(*args) 里面的参数，...
numpy transpose转置
dss875914213的博客
09-09 340
In [59]: arr1 = np.arange(12).reshape(2,2,3) In [60]: arr1 Out[60]: array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]]) In [61]: arr1.shape #看形状 Out[61]: (2,...
Python之numpy教程（三）：转置、乘积、通用函数
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liangzuojiayi的博客
05-30 16万+
1.数组转置和轴对换：数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性： arr = np.arange(15).reshape(3,5) arr输出： array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) arr.T输出： array([[ 0,
Numpy中数组转置和轴对换——transpose、T、swapaxes
weixin_41512727的博客
03-18 7688
以多维数组为例，如：（2， 2， 4）表示 2个2X4矩阵，可以理解为（2[0], 2[1], 2[2]）,其中[0]表示0轴。import numpy as np arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10...
Numpy中转置transpose、T和swapaxes
在路上......
06-12 2万+
利用Python进行数据分析时，Numpy是最常用的库，经常用来对数组、矩阵等进行转置等，有时候用来做数据的存储。 在numpy中，转置transpose和轴对换是很基本的操作，下面分别详细讲述一下，以免自己忘记。 In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In [3]: arr Out[3]:
深入理解numpy数组索引与切片
NumPy数组与Python列表类似，但在处理大量数据时具有更高的效率和性能。下面将详细介绍这些概念。 首先，我们来看一维数组。一维数组的索引和切片与Python列表非常相似，都是从0开始。例如，`arr[4]`返回数组中的第...
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