對numpy中的transpose和swapaxes函數(shù)詳解
transpose()
這個(gè)函數(shù)如果括號(hào)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(gè)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(huì)是這樣的結(jié)果呢，這是因?yàn)閍rr這個(gè)數(shù)組有三個(gè)維度，三個(gè)維度的編號(hào)對應(yīng)為(0,1,2),比如這樣，我們需要拿到7這個(gè)數(shù)字，怎么辦，肯定需要些三個(gè)維度的值，7的第一個(gè)維度為0，第二個(gè)維度為1，第三個(gè)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(gè)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(gè)維度轉(zhuǎn)為第一個(gè)維度，之前的第二個(gè)維度不變，之前的第一個(gè)維度變?yōu)榈谌齻€(gè)維度，好那么我們繼續(xù)拿7這個(gè)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(hào)，其實(shí)這里我們叫一對維度編號(hào)更好吧，比如：
arr.swapaxes(2,1) #就是將第三個(gè)維度和第二個(gè)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(shí)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(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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