本文章向大家介绍如何在Python中对numpy数组进行转置与轴变换，主要包括如何在Python中对numpy数组进行转置与轴变换的使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。
Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
矩阵的转置
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
>>> import numpy as np
>>> 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]])矩阵的内积
>>> import numpy as np
>>> 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]])
>>> np.dot(arr.T,arr)
array([[125, 140, 155, 170, 185],
[140, 158, 176, 194, 212],
[155, 176, 197, 218, 239],
[170, 194, 218, 242, 266],
[185, 212, 239, 266, 293]])轴变换
二维轴变换
1.两轴交换
>>> import numpy as np
>>> 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.transpose(1,0)#1轴和0轴进行交换
array([[ 0, 5, 10],
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])三维轴变换
>>> 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]]])
>>> arr.transpose((1,0,2))
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]]])1.这种变化有点麻烦，不好理解。但是如果简单化就好了，加入用P(x,y,z)来表示矩阵中的每一个点，那么在numpy中，这个x,y,z就分别对应0,1,2
2.举个例子比如原来数组中0这个元素，它原来的坐标是(0,0,0),那么transpose(1,0,2)对于这个点来说就是把x,y坐标互换，而z坐标不变，则其在新的矩阵中坐标依旧是(0,0,0)不变
3.举个另外点的例子比如4这个点，其坐标是(0,1,1),那么它的x和y坐标交换之后是(1,0,1),所以它在新的矩阵中位置是(1,0,1)
4.事实上transpose函数正是对原来矩阵中每个点做这个变换，最后得到新的矩阵
两轴交换
交换1轴和2轴
>>> arr
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
>>> arr.swapaxes(1,2)
array([[[ 0, 4],
[ 1, 5],
[ 2, 6],
[ 3, 7]],
[[ 8, 12],
[ 9, 13],
[10, 14],
[11, 15]]])
>>> arr
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])到此这篇关于如何在Python中对numpy数组进行转置与轴变换的文章就介绍到这了，更多相关的内容请搜索亿速云以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持亿速云！
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