numpy中的高维数组转置实例

numpy中的ndarray很适合数组运算

transpose是用来转置的一个函数,很容易让人困惑,其实它是对矩阵索引顺序的一次调整。原先矩阵是一个三维矩阵,索引顺序是x,y,z,角标分别是0、1、2,经过上图(1,0,2)调整后就成了y,x,z。

理解了这些,那么swapaxes方法也就不难理解了

以上这篇numpy中的高维数组转置实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

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时间: 2018-04-15

对python 矩阵转置transpose的实例讲解

在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开 transpose是什么意识呢?

Python实现矩阵转置的方法分析

本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: f

numpy.transpose对三维数组的转置方法

如下所示: import numpy as np 三维数组 arr1 = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7]] # [[ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]]] arr2=arr1.transpose((1,0,2)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 8 9 10 11]] # # [[ 4 5 6 7] # [12 13 14 15]]] 正序为(0,1,2),数组为 #[[[ 0 1 2

Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解

利用Python进行数据分析时,Numpy是最常用的库,经常用来对数组.矩阵等进行转置等,有时候用来做数据的存储. 在numpy中,转置transpose和轴对换是很基本的操作,下面分别详细讲述一下,以免自己忘记. In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In [3]: arr Out[3]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11

对numpy中的transpose和swapaxes函数详解

transpose() 这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数. 我们看如下一个numpy的数组: `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]]]) ` 那么有: arr.transpose(2,1,0) array([[[ 0, 8], [ 4, 12]], [[ 1

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