numpy中的transpose函數(shù)中具體使用方法
二維矩陣的transpose函數(shù)：
不曉得該怎么起頭，直接上干貨。
transpose（）簡單來說，就相當(dāng)于數(shù)學(xué)中的轉(zhuǎn)置，在矩陣中，轉(zhuǎn)置就是把行與列相互調(diào)換位置；
例如：隨機(jī)生成一個三行五列的二維矩陣：
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]])reshape的作用是隨機(jī)生成一個矩陣的行與列；
元素第0個位置表示0；第一個位置表示1，以此類推；總共是15個數(shù)；
然后arr.T相當(dāng)于矩陣的轉(zhuǎn)置；
transpose（X，Y）函數(shù)和矩陣的轉(zhuǎn)置是一個意思，相當(dāng)于行為X軸，列為Y軸，X軸和Y軸調(diào)換了位置；
X軸用0表示，Y軸用1表示；
例如：如果transport（1，0）表示行與列調(diào)換了位置；
>> arr.transpose(1, 0)
array([[ 0, 5, 10],
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])三維張量的transpose函數(shù)：
前面我們講了二維矩陣的transpose函數(shù)其實(shí)是和矩陣的轉(zhuǎn)置是一個概念；現(xiàn)在我們來講一下三維張量；
三維張量顧名思義，它有三個維度；相當(dāng)于有X軸，Y軸，Z軸；三個軸之間的相互轉(zhuǎn)換；
同樣，X軸用0表示，Y軸用1表示；Z軸用2來表示；
arr = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
arr
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])相當(dāng)于把三維張量也做軸變換，具體操作如下圖：
每個軸之間變換和表示也各不相同：
transpose（1，0，2）表示X軸與Y軸發(fā)生變換之后；
import numpy as np arr = np.arange(24).reshape((2,3,4)) vc = arr.transpose(1,0,2) print(vc) >>>結(jié)果 [[[ 0 1 2 3] [12 13 14 15]] [[ 4 5 6 7] [16 17 18 19]] [[ 8 9 10 11] [20 21 22 23]]]
transport（0，2，1）：表示Y軸與Z軸發(fā)生軸變換之后；
import numpy as np arr = np.arange(24).reshape((2,3,4)) vc = arr.transpose(0,2,1) print(vc) [[[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]] [[12 16 20] [13 17 21] [14 18 22] [15 19 23]]]
transport（2，1，0）：表示X軸與Z軸發(fā)生軸變換之后；
import numpy as np arr = np.arange(24).reshape((2,3,4)) vc = arr.transpose(2,1,0) print(vc) [[[ 0 12] [ 4 16] [ 8 20]] [[ 1 13] [ 5 17] [ 9 21]] [[ 2 14] [ 6 18] [10 22]] [[ 3 15] [ 7 19] [11 23]]]
好了，到這里，差不多transport函數(shù)理解的也比較全面了，快去寫寫代碼吧！
到此這篇關(guān)于numpy中的transpose函數(shù)中具體使用方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy transpose函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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