ndarray的轉(zhuǎn)置(numpy.transpose()與A.T命令對比分析)
ndarray的轉(zhuǎn)置(transpose)
對于A是由np.ndarray表示的情況：
可以直接使用命令A.T。
也可以使用命令A.transpose()。
A.T 與 A.transpose()對比
結(jié)論
在默認(rèn)情況下，兩者效果相同，但transpose()可以指定交換的axis維度。
對于一維數(shù)組，兩者均不改變，返回原數(shù)組。
對于二維數(shù)組，默認(rèn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)置操作。
對于多維數(shù)組A,A.shape為(a,b,c,d,...,n)，則轉(zhuǎn)置后的shape為(n,...,d,c,b,a)，即逆序。
對于.transpose()，可以指定轉(zhuǎn)置后的維度。
語法：A.transpose((axisOrder1,...,axisOrderN))，其效果等同于np.transpose(A,(axisOrder1,...,axisOrderN)),(axisOrder)中是想要得到的索引下標(biāo)順序。
效果詳見例子。
Example
二維默認(rèn)情況下：
A = np.array([[1,2],[3,4]]) print(A) print(A.T) print(A.transpose())
結(jié)果如下：
多維默認(rèn)情況下：
a = np.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7]],[[2,3,4,5],[5,6,7,8]],[[3,4,5,6],[4,5,6,7]]]) print(a.shape) print(a.T.shape) print(a.transpose().shape)
結(jié)果如下：
指定維度情況：
a = np.array([[[1,2,3,4],[4,5,6,7]],[[2,3,4,5],[5,6,7,8]],[[3,4,5,6],[4,5,6,7]]]) print(a.shape) print(a.transpose(1,2,0).shape) A = np.transpose(a,(1,2,0)) print(A.shape)
結(jié)果如下：
從截圖中可以看出，a.transpose(1,2,0)與np.transpose(a,(1,2,0))效果相同。
代碼段中給出的axes是(1,2,0)，這決定了transpose后的數(shù)組，其shape在第一個維度即shape[0]上是原來的shape[1]，第二維shape[1]是原來的shape[2]，第三維shape[2]是原來的shape[0]。
所以原shape為(3,2,4)。新的shape為(2,4,3)。
總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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