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numpy中的transpose函數(shù)中具體使用方法

更新時(shí)間：2023年02月20日 11:07:22 作者：學(xué)弟1

本文主要介紹了numpy中的transpose函數(shù)中具體使用方法，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

二維矩陣的transpose函數(shù)：

不曉得該怎么起頭，直接上干貨。

transpose（）簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，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(gè)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(gè)矩陣的行與列；

元素第0個(gè)位置表示0；第一個(gè)位置表示1，以此類(lèi)推；總共是15個(gè)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(gè)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(gè)概念；現(xiàn)在我們來(lái)講一下三維張量；

三維張量顧名思義，它有三個(gè)維度；相當(dāng)于有X軸，Y軸，Z軸；三個(gè)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(lái)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(gè)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(xiě)寫(xiě)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(qǐng)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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