NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中transpose方法的使用。

numpy.transpose

numpy.transpose(a, axes=None)     [source]

反转或排列数组的轴; 返回修改后的数组。

对于具有两个轴的数组a,transpose(a)给出矩阵转置。

参数 :

a :array_like

输入数组。

axestuple 或 int类型的list, 可选

如果指定,它必须是包含[0,1,..,N-1]的排列的元组或列表,

其中N是a的轴数。 

返回数组的第i个轴将与输入的编号为axes [i]的轴相对应。 

如果未指定,则默认为range(a.ndim)[::-1],这将反转轴的顺序。

返回值 :

p :ndarray

轴已排列的a。 尽可能返回一个视图。

Notes

使用axes关键字参数时,可使用transpose(a,argsort(axes))反转张量的转置。

转置一维数组将返回原始数组的不变视图。

例子

>>> x = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.transpose(x)
array([[0, 2],
       [1, 3]])
>>> x = np.ones((1, 2, 3))
>>> np.transpose(x, (1, 0, 2)).shape
(2, 1, 3)

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