numpy.transpose對三維數(shù)組的轉置方法
如下所示：
import numpy as np
三維數(shù)組
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]]]
正序為（0，1，2），數(shù)組為
#[[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7]] # [[ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]]]
為什么進過tanspose（1，0，2），數(shù)組變?yōu)?/p>
#[[[ 0 1 2 3] # [ 8 9 10 11]] # # [[ 4 5 6 7] # [12 13 14 15]]]
仔細觀察之后，可以看到轉置后的數(shù)組和轉置前的數(shù)組的區(qū)別就是第一頁的第二行和第二頁的第一行對換了，可是為什么？
當我用arr1[0,1,0]，索引值為4
當我用arr2[1,0,0]，索引值為4
對比索引參數(shù)表的變化和正序和轉置序的不同似乎存在某種聯(lián)系
對于arr1數(shù)組，索引參數(shù)表[0，0，x]可以表示第一頁的第一行，當前兩個參數(shù)對換之后，同一個元素的索引參數(shù)表并沒有變化
故arr2的第一頁第一行和arr1的第一頁第一行相同
對于arr1數(shù)組，索引參數(shù)表[0，1，x]可以表示第一頁第二行，當前兩個參數(shù)對換之后，同一個元素的索引值比如[0，1，0]變?yōu)閇1，0，0]，
這就是解釋了索引值4的索引參數(shù)表的不同
大概就是這個思路所以transpose(1,0,2)，數(shù)組的第一頁第二行和第二頁第一行對換
后面的四種轉置方式也大致是這個思路，仔細觀察一下，理解起來應該不難
arr3=arr1.transpose((0,2,1)) # [[[ 0 4] # [ 1 5] # [ 2 6] # [ 3 7]] # # [[ 8 12] # [ 9 13] # [10 14] # [11 15]]] arr4=arr1.transpose((2,0,1)) #[[[ 0 4] # [ 8 12]] # # [[ 1 5] # [ 9 13]] # # [[ 2 6] # [10 14]] # # [[ 3 7] # [11 15]]]
這里要注意的是，arr4數(shù)組變成4頁，這是因為頁碼和行碼對換之后，
頁碼從數(shù)量2，變成了4
而行碼從數(shù)量4，變成了2
arr5=arr1.transpose((2,1,0)) #[[[ 0 8] # [ 4 12]] # # [[ 1 9] # [ 5 13]] # # [[ 2 10] # [ 6 14]] # # [[ 3 11] # [ 7 15]]] arr6=arr1.transpose((1,2,0)) #[[[ 0 8] # [ 1 9] # [ 2 10] # [ 3 11]] # # [[ 4 12] # [ 5 13] # [ 6 14] # [ 7 15]]]
另外，轉置（2，0，1）可以看成，先轉置（0，2，1）再轉置（1，0，2）
轉置（2，1，0）可以看成，先轉置（1，0，2），然后轉置（0，2，1），最后轉置（1，0，2）
轉置（1，2，0）可以看成，先轉置（1，0，2），在轉置（0，2，1）
代碼可以寫成
arr4=arr1.transpose(0,2,1).transpose(1,0,2)
#[[[ 0 4] # [ 8 12]] # # [[ 1 5] # [ 9 13]] # # [[ 2 6] # [10 14]] # # [[ 3 7] # [11 15]]]
結果一樣！
以上這篇numpy.transpose對三維數(shù)組的轉置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。
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