numpy 的 array 与 transpose

最新推荐文章于 2025-07-03 22:43:23 发布
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import numpy

a = numpy.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
print (a)

b = numpy.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
print (b)

c = numpy.array([a,b])
print (c)

c = c.transpose()
print(c)

 

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numpy之transpose详解
qq_38290604的博客
04-08 6896
transpose用于numpy中高维度数组的轴变换，非常不好理解，我用自己的理解以三维数组来举例： transpose()括号中传入的参数通常为0，1，2，可以将0看作0轴，1看作1轴，2看作2轴;对于三维数组(a,b,c)来说，可以把它看作是a个b行c列的数组。拿 arr = np.arange(0,16).reshape(2,2,4) 这个数组来举例 这个数组的维度是(2,2,4),可...
transpose在numpy和torch中的不同
chrww的博客
02-11 1193
numpy和torch中transpose的功能不同 numpy.ndarray.transpose的官方文档 torch.transpose的官方文档 numpy.transpose需指定一个新的axis的顺序 import numpy as np array_ = np.arange(24).reshape(1,2,3,4) print(array_) # [[[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] # # [[12 13 14
Python numpy.transpose 详解
adong1976的博客
09-20 1088
前言 看Python代码时，碰见 numpy.transpose 用于高维数组时挺让人费解，通过一番画图分析和代码验证，发现 transpose 用法还是很简单的。 正文 Numpy 文档 numpy.transpose中做了些解释，transpose 作用是改变序列，下面是一些文档Examples： 代码1： x = np.arange(4).reshape((2,2)...
NumPy-核心函数transpose()深度解析
最新发布
07-03 1157
transpose()函数是NumPy处理多维数组的核心工具： 灵活调整轴顺序：从二维矩阵转置到N维数组的轴重组，满足不同场景的维度需求 高效数据重组：通过视图操作避免数据复制，提升计算效率 跨领域兼容性：在图像处理、机器学习、数值计算中广泛应用
numpy.transpose()
huobanjishijian的专栏
10-18 367
numpy.transpose()是对矩阵按照所需的要求的转置，比较难理解，现以例子来说明： [python] view plain copy "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;">import numpy as np      a = np.array(range(30)).reshape(2
numpy数组transpose
wawjb的博客
04-15 311
numpy数组transpose python编程 #np数组转置和轴对换 import numpy as np a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) 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]]] print(a[...
对numpy中的transpose和swapaxes函数详解
12-24
我们看如下一个numpy的数组： `arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) ` 那么有： arr.transpose(2,1,0) array([[[ 0, 8], ...
Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解
12-25
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]: array([[[ 0, 1, 2, 3], ...
numpy中的transpose
01-24
### Numpy `transpose` 函数详解 #### 1. 基本概念 Numpy 的 `transpose` 函数用于改变数组的轴顺序，从而实现矩阵转置的效果。对于二维数组而言，这相当于行列互换；而对于多维数组，则可以重新排列各个维度的位置...
numpy中transpose()函数
EvenHO的博客
11-14 601
numpy中transpose()函数
numpy中的transpose()函数
qq_40305043的博客
08-03 1991
transpose()函数： 二维数组，类似于求矩阵的转置： import numpy as np x=np.arange(4).reshape((2,2)) #生成一个2*2的数组 print('x:') print(x) y=np.transpose(x) print('y:') print(y) 输出： 可以看到，二维数组的行列索引值互换，如：数字“1”的索引由（0，1）变为（1，0）。 三维数组： import numpy as np x=np.arange(12).reshape((2,2,
numpy基础之transpose
sinat_34735632的博客
02-09 1359
根据axes将ndarray数组进行转置。axes：可选，元组或列表。若指定，则元素个数必须为数组轴大小(ndarray.ndim)，元素值的范围为[0,1,2,…,ndarray.ndim-1]，返回数组的第i个轴对应输入的轴编号。未指定，默认为range(ndarray.ndim)[::-1]，即将ndarray数组的轴进行翻转。
numpy数组transpose方法的基本原理
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06-13 566
背景：记录一下numpy数组维度顺序操作一、
numpy中transpose的功能
思念殇千寻的博客
06-04 523
　　看了网上一堆解释，有用相互交换来解释的，我看了半天也看不出所以然来。心想着自己试验一下。 　　numpy.transpose的用法很简单：假如你有一个四维的数组，那么四个维度就是0，1，2，3。风格会像下面这样： >>>A = np.ones((1, 32, 30, 3)) >>>A.shape (1, 30, 32, 3) >>&g...
NumPy中transpose详解
人无远虑，必有近忧
04-06 1806
transpose用于numpy中高维度数组的轴变换，在二维情况下就是通常说的转置。该方法很不好理解，本文详细介绍该方法。该方法有两个实现，分别是numpy.ndarray.transpose和numpy.transpose，两者分别是类成员方法和独立的方法，接口定义和功能和基本一致。For a 1-D array, this returns an unchanged view of the original array, as a transposed vector is simply the same
python_numpy中的transpose()函数
qq_37938965的博客
03-22 5981
transpose函数 numpy.transpose (arr, axes) transpose： 反转或排列数组的轴； 返回修改后的数组；对于具有两个轴的数组a，transpose(a)给出矩阵转置. 参数 arr：要操作的数组 axes(可选)：整数或列表（如果指定参数，则它必须是包含所有索引的重排列； 如果不指定，则默认为反转索引的顺序） 创建一个二维数组 import numpy as np data = np.arange(8).reshape(2,4) print("输入数组：")
Ruby中带有示例的Array.transpose方法
07-19 339
Array.transpose方法 (Array.transpose Method) In this article, we will study about Array.transpose Method. You all must be thinking the method must be doing something related to transposing something. I...
numpy.transpose解析
萝卜虫的博客
04-26 4609
transponse是numpy重塑数组的方法。 首先，数组有一个特殊的T属性：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
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