numpy.ndarray 交換多維數(shù)組(矩陣)的行/列方法
如下所示:
>> import numpy as np >> P = np.eye(3) >> P array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]])
交換第 0 行和第 2 行:
>> P[[0, 2], :] = P[[2, 0], :] # P[(0, 2), :] = P[(2, 0), :] >> P array([[ 0., 0., 1.], [ 0., 1., 0.], [ 1., 0., 0.]])
再交換第一列和第三列:
>> P[:, [0, 2]] = P[:, [2, 0]] >> P array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]])
注意以下是錯誤的做法:
>> P[0, :], P[2, :] = P[2, :], P[0, :] >> P array([[ 0., 0., 1.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) # 不盡寫出來啰嗦,而且代表的意義也不是交換
以上這篇numpy.ndarray 交換多維數(shù)組(矩陣)的行/列方法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(guān)文章
利用Jmeter實現(xiàn)在請求param和body里面加入隨機(jī)參數(shù)
本文介紹了如何使用jemeter實現(xiàn)新增接口壓力測試中的隨機(jī)參數(shù)生成,首先,使用函數(shù)助手對話框生成隨機(jī)數(shù),然后將生成的隨機(jī)數(shù)作為參數(shù)放入請求中,無論請求格式是json、xml還是text等,如果param和body同時存在并需要隨機(jī)生成參數(shù),可以把參數(shù)寫入到請求地址中2024-10-10詳解Python模塊化--模塊(Modules)和包(Packages)
這篇文章主要介紹了使用Python的模塊(Modules)和包(Packages),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-08-08解決pytorch 交叉熵?fù)p失輸出為負(fù)數(shù)的問題
這篇文章主要介紹了解決pytorch 交叉熵?fù)p失輸出為負(fù)數(shù)的問題,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2020-07-07Python推導(dǎo)式之字典推導(dǎo)式和集合推導(dǎo)式使用體驗
這篇文章主要為大家介紹了Python推導(dǎo)式之字典推導(dǎo)式和集合推導(dǎo)式使用示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2023-06-06學(xué)點簡單的Django之第一個Django程序的實現(xiàn)
這篇文章主要介紹了學(xué)點簡單的Django之第一個Django程序的實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-02-02簡析Python函數(shù)式編程字符串和元組及函數(shù)分類與高階函數(shù)
這篇文章主要介紹了Python函數(shù)式編程中的字符串、元組及函數(shù)分類與高階函數(shù),有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助2021-09-09