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numpy中的transpose函數中具體使用方法_python

作者：學弟1 ? 更新時間： 2023-05-23 編程語言

二維矩陣的transpose函數：

不曉得該怎么起頭，直接上干貨。

transpose（）簡單來說，就相當于數學中的轉置，在矩陣中，轉置就是把行與列相互調換位置；

例如：隨機生成一個三行五列的二維矩陣：

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]])

reshape的作用是隨機生成一個矩陣的行與列；

元素第0個位置表示0；第一個位置表示1，以此類推；總共是15個數；

然后arr.T相當于矩陣的轉置；

transpose（X，Y）函數和矩陣的轉置是一個意思，相當于行為X軸，列為Y軸，X軸和Y軸調換了位置；

X軸用0表示，Y軸用1表示；

例如：如果transport（1，0）表示行與列調換了位置；　

>> arr.transpose(1, 0)    
  array([[ 0,  5, 10],        
            [ 1,  6, 11],         
            [ 2,  7, 12],      
            [ 3,  8, 13],        
            [ 4,  9, 14]])

三維張量的transpose函數：

前面我們講了二維矩陣的transpose函數其實是和矩陣的轉置是一個概念；現在我們來講一下三維張量；

三維張量顧名思義，它有三個維度；相當于有X軸，Y軸，Z軸；三個軸之間的相互轉換；

同樣，X軸用0表示，Y軸用1表示；Z軸用2來表示；　

arr = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))  
 arr   
 array([[[ 0,  1,  2,  3],         
            [ 4,  5,  6,  7],         
            [ 8,  9, 10, 11]],         
           [[12, 13, 14, 15],        
            [16, 17, 18, 19],        
            [20, 21, 22, 23]]])

相當于把三維張量也做軸變換，具體操作如下圖：

每個軸之間變換和表示也各不相同：

transpose（1，0，2）表示X軸與Y軸發生變換之后；

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
vc = arr.transpose(1,0,2)
print(vc)
>>>結果
[[[ 0  1  2  3]
  [12 13 14 15]]

 [[ 4  5  6  7]
  [16 17 18 19]]

 [[ 8  9 10 11]
  [20 21 22 23]]]

transport（0，2，1）：表示Y軸與Z軸發生軸變換之后；

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
vc = arr.transpose(0,2,1)
print(vc)
[[[ 0  4  8]
  [ 1  5  9]
  [ 2  6 10]
  [ 3  7 11]]

 [[12 16 20]
  [13 17 21]
  [14 18 22]
  [15 19 23]]]

transport（2，1，0）：表示X軸與Z軸發生軸變換之后；

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
vc = arr.transpose(2,1,0)
print(vc)
[[[ 0 12]
  [ 4 16]
  [ 8 20]]

 [[ 1 13]
  [ 5 17]
  [ 9 21]]

 [[ 2 14]
  [ 6 18]
  [10 22]]

 [[ 3 15]
  [ 7 19]
  [11 23]]]

好了，到這里，差不多transport函數理解的也比較全面了，快去寫寫代碼吧！

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/caizhou520/p/11227986.html

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