《利用Python》进行数据分析：Numpy基础9 数组转置和轴对换

转载于 2019-02-27 17:54:00 发布 · 146 阅读

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本文详细介绍了如何使用NumPy库进行数组操作，包括数组的创建、转置及矩阵的内积计算。通过实例展示了如何利用np.arange、np.reshape、np.transpose和np.dot等函数实现一维和二维数组的操作，并延伸到高维度数组的复杂转置方法。

#coding=utf-8
__author__ = 'andy'
import numpy as np

arr=np.arange(15).reshape((3,5))

print(arr)
#数组转置，不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性
print(arr.T)

#利用np.dot计算矩阵内积
'''比如： 一维数组np.dot([1,2,3],[4,5,6]) = 1*4 + 2*5 + 3*6  = 32
二维数组a=([1, 2],
           [3, 4]])
        b=[[5, 6],
           [7, 8]]
           np.dot(a,b)=[[19, 22],
                        [43, 50]]
                    即：[[1*5+2*7, 1*6+2*8],
                        [3*5+4*7, 3*6+4*8]]
'''
arr1=np.random.randn(6,3)
print(arr1)
print(np.dot(arr1.T,arr1))

#对于高纬数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置（比较费脑子）
arr2=np.arange(16).reshape((2,2,4))
print(arr2)

print(arr2.transpose((1,0,2)))