详解NumPy 数组的转置和轴变换方法

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要的库,其中的数组对象是其重要的组成部分。在NumPy中,可以对数组进行各种操作,包括转置和轴变换。本文将详细介绍NumPy数组的转置和轴变换。

Axis transformation

数组转置

数组转置是指将数组的行变为列,列变为行。在NumPy中,可以通过T属性实现数组的转置。

例如,对于以下二维数组:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

使用T属性进行转置操作:

arr_T = arr.T
print(arr_T)

输出结果为:


array([[1, 3, 5],
       [2, 4, 6]])

轴变换

轴变换是指将数组的维度的顺序进行重新排列。在NumPy中,可以使用transpose方法进行轴变换。

例如,对于以下三维数组:

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

默认情况下,该数组的轴顺序为(0, 1, 2),即第一个轴是沿着行方向的,第二个轴是沿着列方向的,第三个轴是沿着深度方向的。

可以使用transpose方法对轴进行变换。例如,将轴顺序变为(1, 0, 2):

arr_transpose = arr.transpose((1, 0, 2))
print(arr_transpose)

输出结果为:


array([[[ 1,  2,  3],
        [ 7,  8,  9]],

       [[ 4,  5,  6],
        [10, 11, 12]]])

可以看到,变换后的轴顺序为(1, 0, 2),即第一个轴是沿着列方向的,第二个轴是沿着行方向的,第三个轴是沿着深度方向的。

总结

NumPy数组的转置和轴变换是常见的操作,对于处理多维数组十分有用。转置可以将数组的行列互换,轴变换可以改变数组轴的顺序,实现对多维数组的灵活操作。

此文章发布者为:Python技术站作者[metahuber],转载请注明出处:https://pythonjishu.com/numpy-axis-transformation/

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