Python numpy.transpose使用详解

 

前言

看Python代码时,碰见 numpy.transpose 用于高维数组时挺让人费解,通过一番画图分析和代码验证,发现 transpose 用法还是很简单的。

注:评论中说的三维坐标图中的 0 1 2 3 标反了,已经修正,感谢大家提醒(2019.02)。

 

正文

Numpy 文档 numpy.transpose 中做了些解释,transpose 作用是改变序列,下面是一些文档Examples:

代码1:

x = np.arange(4).reshape((2,2))

输出1:

#x 为:
array([[0, 1],
[2, 3]])

代码2:

import numpy as np
x.transpose()

输出2:

array([[0, 2],
[1, 3]])

对于二维 ndarray,transpose在不指定参数是默认是矩阵转置。如果指定参数,有如下相应结果:

代码3:

x.transpose((0,1))

输出3:

# x 没有变化
array([[0, 1],
[2, 3]])

代码4:

x.transpose((1,0))

输出4:

# x 转置了
array([[0, 2],
[1, 3]])

这个很好理解:
对于x,因为:

代码5:

x[0][0] == 0
x[0][1] == 1
x[1][0] == 2
x[1][1] == 3

我们不妨设第一个方括号“[]”为 0轴 ,第二个方括号为 1轴 ,则x可在 0-1坐标系 下表示如下:

这里写图片描述

代码6:

因为 x.transpose((0,1)) 表示按照原坐标轴改变序列,也就是保持不变
而 x.transpose((1,0)) 表示交换 ‘0轴’ 和 ‘1轴’,所以就得到如下图所示结果:

这里写图片描述

注意,任何时候你都要保持清醒,告诉自己第一个方括号“[]”为 0轴 ,第二个方括号为 1轴
此时,transpose转换关系就清晰了。

我们来看一个三维的:

代码7:

import numpy as np

# A是array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
A = np.arange(16)

# 将A变换为三维矩阵
A = A.reshape(2,2,4)
print(A)

输出7:

A = array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],

[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])

我们对上述的A表示成如下三维坐标的形式:

在这里插入图片描述

所以对于如下的变换都很好理解啦:

代码8:

A.transpose((0,1,2))  #保持A不变
A.transpose((1,0,2))  #将 0轴 和 1轴 交换

将 0轴 和 1轴 交换:

在这里插入图片描述

此时,输出

代码9:

A.transpose((1,0,2)) [0][1][2]	#根据上图这个结果应该是10

后面不同的参数以此类推。

关于Python numpy.transpose使用详解的文章就介绍至此,更多相关Python numpy.transpose内容请搜索编程宝库以前的文章,希望以后支持编程宝库

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