numpy中的高維數(shù)組轉(zhuǎn)置實例
更新時間：2018年04月17日 15:26:22 作者：Fect
下面小編就為大家分享一篇numpy中的高維數(shù)組轉(zhuǎn)置實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
numpy中的ndarray很適合數(shù)組運算
transpose是用來轉(zhuǎn)置的一個函數(shù)，很容易讓人困惑，其實它是對矩陣索引順序的一次調(diào)整。原先矩陣是一個三維矩陣，索引順序是x,y,z，角標分別是0、1、2，經(jīng)過上圖（1,0,2）調(diào)整后就成了y,x,z。
理解了這些，那么swapaxes方法也就不難理解了
以上這篇numpy中的高維數(shù)組轉(zhuǎn)置實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關文章
這篇文章主要介紹了python切片的步進、添加、連接簡單操作,結合實例形式分析了Python切片運算的常見操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-07-07
這篇文章主要介紹了Python爬蟲獲取整個站點中的所有外部鏈接代碼示例，具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下2017-12-12
在本文中,我們將深入研究DDPM的復雜性,涵蓋其訓練過程,包括正向和逆向過程,并探索如何執(zhí)行采樣,在整個探索過程中,我們將使用PyTorch從頭開始構建DDPM,并完成其完整的訓練,需要的朋友可以參考下2024-01-01
Python數(shù)據(jù)分析matplotlib設置多個子圖的間距方法
今天小編就為大家分享一篇Python數(shù)據(jù)分析matplotlib設置多個子圖的間距方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-08-08
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎，關鍵于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和保證分析準確性。通過數(shù)據(jù)清洗，可以減少錯誤、增加數(shù)據(jù)可用性、保護隱私。Pandas提供多種方法處理缺失值和重復值，還有多種方式識別和處理異常值。掌握這些技巧對提升數(shù)據(jù)處理能力極為重要2024-09-09
python筆記，參考上一篇文章大家繼續(xù)2012-10-10
這篇文章主要介紹了使用Python判斷IP地址合法性的方法實例,需要的朋友可以參考下2014-03-03
Django框架中數(shù)據(jù)的連鎖查詢和限制返回數(shù)據(jù)的方法
這篇文章主要介紹了Django框架中數(shù)據(jù)的連鎖查詢和限制返回數(shù)據(jù)的方法,Django是Python重多高人氣框架中最為著名的一個,需要的朋友可以參考下2015-07-07
C#返回當前系統(tǒng)所有可用驅(qū)動器符號的方法
這篇文章主要介紹了C#返回當前系統(tǒng)所有可用驅(qū)動器符號的方法,涉及C#操作系統(tǒng)硬件驅(qū)動的相關技巧,需要的朋友可以參考下2015-04-04
今天介紹一個不使用 matplot,通過 DebugInfo模塊打印條形堆積圖的方法,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友參考下吧2023-08-08