时间:2021-05-22
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 nptest = 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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利用Python进行数据分析时,Numpy是最常用的库,经常用来对数组、矩阵等进行转置等,有时候用来做数据的存储。在numpy中,转置transpose和轴对换
Numpy数组转置很容易,两种写法np_array=np.array([[1,2],[3,4]])np_array.transpose()np.transpos
transpose()这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数。我们看如下一个numpy的数组:`arr=np.ara
numpy中的ndarray很适合数组运算transpose是用来转置的一个函数,很容易让人困惑,其实它是对矩阵索引顺序的一次调整。原先矩阵是一个三维矩阵,索引
本文实例讲述了Java编程实现的二维数组转置功能。分享给大家供大家参考,具体如下:/***实现二维数组的转置*@authorHAN**/publicclasst