numpy下的轴交换transpose和 swapaxes的解读

最新推荐文章于 2025-04-14 09:39:59 发布
最新推荐文章于 2025-04-14 09:39:59 发布
阅读量1.3w 收藏 6
点赞数 2
分类专栏： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36306474/article/details/80745490
版权

这里写图片描述
解读：
transpose( ) 方法的参数是一个 由 轴编号（轴编号自0 开始） 序列构成的 元组。
开始时，数组的轴编号序列是默认从 0开始的 ：0，1，2，，
坐标的顺序也是这个轴编号的顺序，（0，1，2）
当使用 transpose 时候，轴编号的顺序变成了 （1，0，2）
说明 0号轴和1号轴的顺序变了，
那么，坐标的顺序也应该变了，
例如 元素 8：
开始时：根据轴顺序 0，1，2。他的坐标是 （1，0，0）
现在，根据周顺序 1，0，2；他的坐标是（0，1，0）.
这里写图片描述
swapaxes（）就更简单了。
参数是交换的两个轴号（自0开始）

Numpy的轴及numpy数组转置换轴
分享关于数据的知识。
01-17 2431
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。
NumPy 基本操作(数组的转置和换轴)
weixin_38477351的博客
06-08 1114
数组的转置和换轴 一、转置 转置是一种特殊的数据重组形式，可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。数组拥有 transpose方法，也有特殊的 T属性： 当进行矩阵计算时，我们可能会经常进行一些操作，比如：计算矩阵内积使用 np.dot： 数学计算过程为： 二、换轴 对于更高维度的数组，tran...
【Python学习】numpy之数组转置和轴交换的三种方式
D_Rose_1的博客
10-09 1万+
Python中的numpy库对数组进行操作是非常方便的，在学习到使用numpy进行数组转置时遇到了一些问题，亲自动手操作后，对这个问题算是能够理解了。 1 首先是使用数组对象的T属性，对数组进行转置。简单的一维和二维数组比较好理解，无非就是线性代数中的行列相互交换。对于高维数组的转置看如下具体操作： import numpy as np a = np.arange(12).reshape(2,...
高阶函数和函数柯里化 持续更新中...
qq_36336872的博客
10-12 364
1 函数柯里化定义 把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数（最初函数的第一个参数）的函数，并且返回接受余下的参数而且返回结果的新函数 2 柯里化函数实例 function curry (fn) { return function curriedFn(...args) { console.log(1111,args) // 判断实参和形参的个数 // 如果传递参数个数小于形参的个数，返回一个函数 ...
【NumPy】transpose() 和 swapaxes() 函数：转置数组
最新发布
彬彬侠的博客
04-14 453
transpose() 和 swapaxes() 都是 NumPy 中用于转置数组的函数，但它们的用途和灵活性有所不同。使用 np.transpose() 时，可以自由调整任意维度的顺序，适合 复杂的维度重排。使用 np.swapaxes() 时，主要是交换两个特定的轴，简单直接，适合 轴之间的交换操作。
numpy数组的转置与换轴transpose和swapaxes方法
Everglow_Vct的博客
12-09 3714
transpose 转置是一种特殊的数组重组形式，可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。数组拥有transpose方法和特殊的T属性。 对于高维度的数组，transpose方法可以接收包含轴编号的元组，用于置换轴。 对于transpose方法展示的经典案例 arr3d = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) arr3d arr3d.transpose((1, 0, 2)) 这是arr3d的运行结果： 这是arr3d的transpos方法的运行结果： 例子中是一个三维
对numpy下的轴交换transpose和swapaxes的示例解读
09-19
在Python的科学计算库NumPy中，`transpose`和`swapaxes`是两个非常重要的函数，它们用于调整数组（ndarray）的轴序。这两个函数的主要目的是改变数组中元素的排列方式，从而使得数据处理更加方便。让我们深入理解这...
数据分析第三讲：numpy的应用入门（二）
weixin_46863529的博客
06-15 701
all()any()方法：判断数组是否所有元素都是True/ 判断数组是否有为True的元素。astype()方法：拷贝数组，并将数组中的元素转换为指定的类型。reshape()方法：调整数组对象的形状。dump()方法：保存数组到二进制文件中，可以通过 NumPy 中的load()函数从保存的文件中加载数据创建数组。array3tofile()方法：将数组对象写入文件中。fill()方法：向数组中填充指定的元素。flatten()方法：将多维数组扁平化为一维数组。nonzero()
1229(定积分+numpy)
qq_41036272的博客
12-29 1316
数学基础篇（定积分） 1 定积分的概念： 1.1 定积分的定义 注意： 定积分是积分的一种，是函数f(x)在区间[a,b]上积分和的极限。 定积分与不定积分之间的关系：若定积分存在，则它是一个具体的数值，而不定积分是一个函数表达式 定积分的定义如下： 定积分的本质是：求面积！ 1.2 可积性 可积函数的函数可积的充分条件： 1、函数有界； 2、在该区间上连续； 3、有有限个间断点。 2.定积分的性质 2.1 常见性质 （1）原函数不等式对相同闭区间定积分成立 （2）常数可移出 （3）加减拆分 （4）双
2020-004 pandas与numpy中神奇的axis
qq_24992725的博客
01-12 370
pandas与numpy中神奇的axis 最近在百奥智汇兼职，基本上比较重的工作就在数据处理，所以pandas和numpy用的比较多。 不知不觉中，pandas各种函数越用越熟练，但是总要靠结果来推算到底应该指定axis=0还是1，你有没有这种经历呢？ 经过摸索，我找到了一种axis利于记忆也好解释的理论。下面一起来看看吧！ 核心内容 axis是你要操作的轴。 pandas 导入包，创建一个3X4的dataframe。 import pandas as pd import numpy as np data
numpy(六)——数组的变形，转置与换轴
weixin_40321125的博客
05-03 3613
numpy(六)——数组的变形，转置与换轴 import numpy as np 变形 numpy中的数组变形有reshape和resize两种方法，在第一篇中已经略有涉及。此二者作用相差不大，不过至细微处亦有颇多不同，故于此详加讲述，希能澄清。 arr_shape = np.arange(20).reshape(4,5) arr_shape array([[ 0, 1, 2, ...
numpy数组移轴、换轴之差
iTom's blog
01-20 594
numpy 移轴（moveaxis）与换轴（swapaxes）的效果差异
numpy模块之axis
热门推荐
fangjian1204的专栏
11-06 2万+
numpy模块之axis的含义numpy是python进行科学计算必不可少的模块，随着深度学习越来越火，numpy也越来越流行。了解numpy的人知道，在numpy中，有很多的函数都涉及到axis，很多函数根据axis的取值不同，得到的结果也完全不同。可以说，axis让numpy的多维数组变的更加灵活，但也让numpy变得越发难以理解。这里通过详细的例子来学习下，axis到底是什么，它在numpy中
Python numpy.transpose 详解（axis坐标轴变换）
DocKen
12-13 1万+
文章“Python numpy.transpose 详解”（https://blog.youkuaiyun.com/u012762410/article/details/78912667 ）中，对transpose的原理进行了解释，但在阅读过程中，发现该文的图片有误，故现保留其原文文字部分不变，仅对其图片部分进行更正。 前言 看Python代码时，碰见 numpy.transpose 用于高维数组时挺让人费解...
numpy.ndarray 交换多维数组（矩阵）的行/列
06-22 2万+
>> import numpy as np
Numpy学习笔记——numpy的轴
wander404的博客
10-09 798
轴编号与shape的索引是对等的，这个。shape（3，2，4）表示数组的维度，shape的索引可以看作轴编号，即一条轴其实就是一个维度。以下图为例，一维数组的shape维度是（4，），对应的元组的索引是 [0]；二维数组的shape维度是（2，4），对应的元组的索引为[0，1]；三维数组的shape维度是（3，2，4），对应的元组的索引为[0，1，2]此外，索引也可以从负数开始，对于负数索引，-1表示最后一个维度，-2表示导数第二个维度，以此类推。
NumPy中的轴（axis）
听海边涛声
04-13 524
NumPy中的轴（axis）
python-numpy学习
qq_25799253的博客
06-05 1693
学习numpy库 1. 交换数组的形态shape 从（图片高度, 图片宽度, 3）重塑为（3, 图片高度, 图片宽度） img = np.swapaxes(img, 0, 2) # 交换第一维和第三维度 img = np.swapaxes(img, 1, 2) # 交换第二维和第三维度 参考 numpy中transpose和swapaxes函数讲解： https://www.cnblogs.com/mlan/p/8179028.html) 2. 添加ndarray维度 2.1 numpy.expand_d
numpy交换轴
04-03
在 NumPy 中，`swapaxes()` 函数用于交换数组中的两个轴。此函数允许用户指定要互换的两个轴索引，从而改变多维数组的数据布局。 以下是 `numpy.swapaxes()` 的基本语法： ```python import numpy as np result =...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值