简单瞅瞅 numpy库transpose函数

big_cat 发布于2019-07-31 11:31 / 2113人阅读

摘要：写在前面接我的上一篇博客，嘿嘿应该能看懂吧，如果数组的维度懂了那就好理解了代码说话就是转置的意思，函数返回按你指定的方式转置的矩阵举个例子感性理解一下此处用面向对象编程也可以你可能已经明白了，他按照参数你给定的顺序类进行转置就是将第二维和第

写在前面

接我的上一篇博客，嘿嘿, 应该能看懂吧，如果numpy数组的维度懂了那就好理解transpose了

代码说话

transpose就是转置的意思，函数返回按你指定的方式转置的矩阵

np.transpose(narray, axis=None)

举个例子感性理解一下：

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

       [[3],
        [4]],

       [[5],
        [6]]])
>>> a.transpose(0, 1, 2) # 此处用面向对象编程也可以
array([[[1],
        [2]],

       [[3],
        [4]],

       [[5],
        [6]]])
>>> a.transpose(0, 2, 1)
array([[[1, 2]],

       [[3, 4]],

       [[5, 6]]])

你可能已经明白了，他按照axis参数——你给定的顺序类进行转置
a.transpose(0, 2, 1)就是将第二维和第三维转置
将

   [[1]
    [2]]

转置为：

[[1, 2]]

你可能会为我为啥不是：

[[1], [2]]

这样的话，又凭空增加了一个维度，(最后一维应该是常数那一维)
所以，如果是a.transpose(1, 0, 2)
则是：

array([[[1],
        [3],
        [5]],

       [[2],
        [4],
        [6]]])

技巧

可能比较难想，技巧的话

正视，你要交换的那两维组成的平面(目光与该平面垂直)，接着，将该平面转置，另一维度不变

看array.shape也行，原来是(3, 2, 1),若执行a.transpose(1, 0, 2),则shape为(2, 3, 1)
可以参考:https://blog.csdn.net/Heartho...

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