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Python numpy數(shù)組轉(zhuǎn)置與軸變換

更新時間：2019年11月15日 11:29:12 作者：夢小冷

這篇文章主要介紹了Python numpy數(shù)組轉(zhuǎn)置與軸變換,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，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,需要的朋友可以參考下

矩陣的轉(zhuǎn)置

>>> import numpy as np
>>> 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],
    [ 1, 6, 11],
    [ 2, 7, 12],
    [ 3, 8, 13],
    [ 4, 9, 14]])

矩陣的內(nèi)積

>>> import numpy as np
>>> 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],
    [ 1, 6, 11],
    [ 2, 7, 12],
    [ 3, 8, 13],
    [ 4, 9, 14]])
>>> np.dot(arr.T,arr)
array([[125, 140, 155, 170, 185],
    [140, 158, 176, 194, 212],
    [155, 176, 197, 218, 239],
    [170, 194, 218, 242, 266],
    [185, 212, 239, 266, 293]])

軸變換

二維軸變換

1.兩軸交換

>>> import numpy as np
>>> 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.transpose(1,0)#1軸和0軸進行交換
array([[ 0, 5, 10],
    [ 1, 6, 11],
    [ 2, 7, 12],
    [ 3, 8, 13],
    [ 4, 9, 14]])

三維軸變換

>>> 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]]])
>>> arr.transpose((1,0,2))
array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 8, 9, 10, 11]],

    [[ 4, 5, 6, 7],
    [12, 13, 14, 15]]])

1.這種變化有點麻煩，不好理解。但是如果簡單化就好了，加入用P(x,y,z)來表示矩陣中的每一個點，那么在numpy中，這個x,y,z就分別對應(yīng)0,1,2

2.舉個例子比如原來數(shù)組中0這個元素，它原來的坐標是(0,0,0),那么transpose(1,0,2)對于這個點來說就是把x,y坐標互換，而z坐標不變，則其在新的矩陣中坐標依舊是(0,0,0)不變

3.舉個另外點的例子比如4這個點，其坐標是(0,1,1),那么它的x和y坐標交換之后是(1,0,1),所以它在新的矩陣中位置是(1,0,1)

4.事實上transpose函數(shù)正是對原來矩陣中每個點做這個變換，最后得到新的矩陣

兩軸交換

交換1軸和2軸

>>> arr
array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7]],

    [[ 8, 9, 10, 11],
    [12, 13, 14, 15]]])
>>> arr.swapaxes(1,2)
array([[[ 0, 4],
    [ 1, 5],
    [ 2, 6],
    [ 3, 7]],

    [[ 8, 12],
    [ 9, 13],
    [10, 14],
    [11, 15]]])
>>> arr
array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7]],

    [[ 8, 9, 10, 11],
    [12, 13, 14, 15]]])

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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