numpy学习

2024-02-23 00:12| 来源: 网络整理| 查看: 265

在numpy的使用过程中，常常会用到数组的转置，从二维数组角度来讲，是将以对角线的数据进行中心对称的转换，但是在维数组中，并不是简单的这种方式。下面来介绍一下数组的转置应该是如何理解的：在众多教程和视频当中，绝大部分都是以二维数组作为例子，通过讲0轴1轴，中心对称的概念来解释。但是在个人理解中，这样反而会加大了初学者的理解难度，因此在以后可能要面对的是多维数组，不仅仅是二维数组，而且容易将思维固化。那么，从本质上讲一下转置到底是什么。首先用几行代码和结果展示一下转置：

a = np.arange(120).reshape(2,3,4,5) print('a的shape：',a.shape) print('a转置后的shape：',a.T.shape) >>>a的shape： (2, 3, 4, 5) >>>a转置后的shape： (5, 4, 3, 2)

由此可以看出，转置实质上就是将shape顺序改变，变为相反的顺序，即维度数据的转换。在数据方面，也会跟着格式相应的转换，从最小的数据块开始，依次按照新shape取转换。举例：

a = np.arange(24).reshape(3,2,4,) print(a) print(a.T) >>> [[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7]] [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] [[16 17 18 19] [20 21 22 23]]] **************************************************************************************************** [[[ 0 8 16] [ 4 12 20]] [[ 1 9 17] [ 5 13 21]] [[ 2 10 18] [ 6 14 22]] [[ 3 11 19] [ 7 15 23]]]

转置有三种方法： 1.使用"T"方法 2.使用"transpose"方法 3.使用"swapaxes"方法

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