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numpy.transpose()实现数组的转置例子

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说到转置操作,顺便提及矩阵与数组的区别:

矩阵:数学里的概念,其元素只能是数值,这也是区别于数组的根本所在

数组:计算机中的概念,代表一种数据组织、存储方式,其元素可以是数字、也可以是字符

数组的转置操作,是借鉴了线性代数中矩阵的转置操作。将行与列对调,即第一行变成第一列…..或第一列变成第一行…..的操作即使转置操作。

1. 多维数组的转置

import numpy as np

test = np.array([[12,4,7,0],[3,7,45,81]])
test

# 以下为test输出的结果
array([[12, 4, 7, 0],
    [ 3, 7, 45, 81]])

# 对test进行转置操作
test.transpose()

# 转置后得到的结果为
array([[12, 3],
    [ 4, 7],
    [ 7, 45],
    [ 0, 81]])

2. 一维数组的转置

test = np.array([12,4,7,0])
test.shape

# test.shape的结果
(4,)

# 以下为test输出的结果
array([12, 4, 7, 0])

# 对test进行转置操作
result = test.transpose()

# 转置后得到的结果为
array([12, 4, 7, 0])
test.shape

# 一维数组(列向量)转置后的长度
(4,)

所以,对一维列向量进行转置,得到的还是一维列向量,并没有发生任何变化。经实践,这时候应借助shape属性来完成转置。详细见以下:

result.shape=(1,4)
result

# 这时输出result的值如下,对比与上面一个code框内的result值
array([[12, 4, 7, 0]])

这时候输出的result就是一个一行四列的一维数组了。

以上这篇numpy.transpose()实现数组的转置例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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