如何使用numpy.transpose()函數(shù)轉(zhuǎn)置數(shù)組

今天就跟大家聊聊有關(guān)如何使用numpy.transpose()函數(shù)轉(zhuǎn)置數(shù)組，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

說到轉(zhuǎn)置操作，順便提及矩陣與數(shù)組的區(qū)別：

矩陣：數(shù)學(xué)里的概念，其元素只能是數(shù)值，這也是區(qū)別于數(shù)組的根本所在

數(shù)組：計(jì)算機(jī)中的概念，代表一種數(shù)據(jù)組織、存儲方式，其元素可以是數(shù)字、也可以是字符

數(shù)組的轉(zhuǎn)置操作，是借鑒了線性代數(shù)中矩陣的轉(zhuǎn)置操作。將行與列對調(diào)，即第一行變成第一列…..或第一列變成第一行…..的操作即使轉(zhuǎn)置操作。

1. 多維數(shù)組的轉(zhuǎn)置

import numpy as np

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

# 以下為test輸出的結(jié)果
array([[12, 4, 7, 0],
    [ 3, 7, 45, 81]])

# 對test進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作
test.transpose()

# 轉(zhuǎn)置后得到的結(jié)果為
array([[12, 3],
    [ 4, 7],
    [ 7, 45],
    [ 0, 81]])

2. 一維數(shù)組的轉(zhuǎn)置

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

# test.shape的結(jié)果
(4,)

# 以下為test輸出的結(jié)果
array([12, 4, 7, 0])

# 對test進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作
result = test.transpose()

# 轉(zhuǎn)置后得到的結(jié)果為
array([12, 4, 7, 0])
test.shape

# 一維數(shù)組（列向量）轉(zhuǎn)置后的長度
(4,)

所以，對一維列向量進(jìn)行轉(zhuǎn)置，得到的還是一維列向量，并沒有發(fā)生任何變化。經(jīng)實(shí)踐，這時候應(yīng)借助shape屬性來完成轉(zhuǎn)置。詳細(xì)見以下：

result.shape=(1,4)
result

# 這時輸出result的值如下，對比與上面一個code框內(nèi)的result值
array([[12, 4, 7, 0]])

看完上述內(nèi)容，你們對如何使用numpy.transpose()函數(shù)轉(zhuǎn)置數(shù)組有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。