本文简要介绍 python 语言中 numpy.ndarray.transpose
的用法。
用法:
ndarray.transpose(*axes)
返回转置轴的数组视图。
对于一维数组,这没有影响,因为转置向量只是相同的向量。要将一维数组转换为二维列向量,必须添加额外的维度。np.atleast2d(a).T实现了这一点,就像a[:, np.newaxis]。对于二维数组,这是标准矩阵转置。对于 n-D 数组,如果给出了轴,则它们的顺序指示轴的排列方式(请参阅示例)。如果未提供轴并且
a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1])
, 然后a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0])
.- axes: 无,整数元组,或n整数
无或无参数:反转轴的顺序。
整数元组:元组中 j-th 位置的 i 表示 a 的 i-th 轴变为 a.transpose() 的 j-th 轴。
n 个整数:与相同整数的 n-tuple 相同(此形式只是作为元组形式的 “convenience” 替代方案)
- out: ndarray
a 的视图,轴已适当排列。
参数:
返回:
例子:
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a.transpose() array([[1, 3], [2, 4]]) >>> a.transpose((1, 0)) array([[1, 3], [2, 4]]) >>> a.transpose(1, 0) array([[1, 3], [2, 4]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自numpy.org大神的英文原创作品 numpy.ndarray.transpose。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。