Python numpy.transpose()用法及代码示例

numpy.transpose() 函数是矩阵乘法中最重要的函数之一。此函数置换或保留给定数组的维度并返回修改后的数组。

numpy.transpose() 函数将行元素更改为列元素，将列元素更改为行元素。此函数的输出是原始数组的修改后的数组。

用法

numpy.transpose(arr, axis=None)

参数

arr:数组

它是一个 ndarray。它是我们想要转置其元素的源数组。这个参数是必不可少的，在 numpy.transpose() 函数中起着至关重要的作用。

轴：ints()列表

如果我们没有指定轴，那么默认情况下，它会反转维度，否则会根据给定的值排列轴。

返回

此函数返回一个 ndarray。输出数组是源数组，其轴已排列。只要有可能，就会返回一个视图。

示例 1：numpy.transpose()

import numpy as np
a= np.arange(6).reshape((2,3))
a
b=np.transpose(a)
b

输出：

array([[0, 1, 2],
       	[3, 4, 5]])
array([[0, 3],
       	[1, 4],
       	[2, 5]])

在上面的代码中

• 我们已经导入了别名为 np.
• 我们使用 np.arange() 函数创建了一个数组 'a' 并使用 reshape() 函数给出了一个形状。
• 我们已经声明了变量 'b' 并分配了 np.transpose() 函数的返回值。
• 我们已经在函数中传递了数组 'a'。
• 最后，我们尝试打印 b 的值。

在输出中，已显示原始数组的转置数组。

示例 2：numpy.transpose() 带轴

import numpy as np
a= np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])
a
b=np.transpose(a, (1,0))
b

输出：

array([[1, 2],
            [4, 5],
            [7, 8]])
array([[1, 4, 7],
       	[2, 5, 8]])

在上面的代码中

• 我们已经导入了别名为 np.
• 我们使用 np.array() 函数创建了一个数组 'a'。
• 我们已经声明了变量 'b' 并分配了 np.transpose() 函数的返回值。
• 我们已经在函数中传递了数组 'a' 和轴。
• 最后，我们尝试打印 b 的值。

在输出中，已显示原始数组的转置数组。

示例 3：使用 numpy.transpose() 重新定位元素

import numpy as np
a=np.ones((12,32,123,64))
b=np.transpose(a,(1,3,0,2)).shape
b
c=np.transpose(a,(0,3,1,2)).shape
c

输出：

(32L, 64L, 12L, 123L)
(12L, 64L, 32L, 123L)

• 我们已经导入了别名为 np.
• 我们使用 np.ones() 函数创建了一个数组 'a'。
• 我们已经声明了变量 'b' 和 'c' 并分配了 np.transpose() 函数的返回值。
• 我们已经传递了数组 'a' 和函数中数组元素的位置。
• 最后，我们尝试打印 b 和 c 的值。

在输出中，显示了一个数组，其元素位于数组中的定义位置。