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對numpy中的transpose和swapaxes函數(shù)詳解

 更新時間：2018年08月02日 15:18:58   作者：ML_BOY  
今天小編就為大家分享一篇對numpy中的transpose和swapaxes函數(shù)詳解，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

transpose()

這個函數(shù)如果括號內(nèi)不帶參數(shù)，就相當(dāng)于轉(zhuǎn)置，和.T效果一樣，而今天主要來講解其帶參數(shù)。

我們看如下一個numpy的數(shù)組：

`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, 9],
  [ 5, 13]],

  [[ 2, 10],
  [ 6, 14]],

  [[ 3, 11],
  [ 7, 15]]])

為什么會是這樣的結(jié)果呢，這是因為arr這個數(shù)組有三個維度，三個維度的編號對應(yīng)為(0,1,2),比如這樣，我們需要拿到7這個數(shù)字，怎么辦，肯定需要些三個維度的值，7的第一個維度為0，第二個維度為1，第三個3，所以arr[0,1,3]則拿到了7

arr[0,1,3] #結(jié)果就是7

這下應(yīng)該懂了些吧，好，再回到transpose()這個函數(shù)，它里面就是維度的排序，比如我們后面寫的transpose(2,1,0)，就是把之前第三個維度轉(zhuǎn)為第一個維度，之前的第二個維度不變，之前的第一個維度變?yōu)榈谌齻€維度，好那么我們繼續(xù)拿7這個值來說，之前的索引為[0,1,3]，按照我們的轉(zhuǎn)換方法，把之前的第三維度變?yōu)榈谝痪S度，之前的第一維度變?yōu)榈谌S度，那么現(xiàn)在7的索引就是(3,1,0)

同理所有的數(shù)組內(nèi)的數(shù)字都是這樣變得，這就是transpose()內(nèi)參數(shù)的變化。

理解了上面，再來理解swapaxes()就很簡單了，swapaxes接受一對軸編號，其實這里我們叫一對維度編號更好吧，比如：

arr.swapaxes(2,1) #就是將第三個維度和第二個維度交換
array([[[ 0, 4],
  [ 1, 5],
  [ 2, 6],
  [ 3, 7]],

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

還是那我們的數(shù)字7來說，之前的索引是(0,1,3),那么交換之后，就應(yīng)該是(0,3,1)

多說一句，其實numpy高維數(shù)組的切片也是這樣選取維度的。

以上這篇對numpy中的transpose和swapaxes函數(shù)詳解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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