NumPy - 转置数组

转置 NumPy 数组

在 NumPy 中，转置数组是指重新排列数组的维度，以便沿不同的轴访问其数据。

对于二维数组(矩阵)，转置意味着沿对角线翻转数组。这会交换行和列。假设数组"A"的形状为"(m, n)"，则转置后的数组"A.T"的形状将为"(n, m)"，其中 A 中位于位置"(i, j)"的每个元素在 A.T 中的位置将为"(j, i)"。

对于维度超过二维的数组，转置操作需要根据指定顺序重新排列轴。

使用 transpose() 函数转置数组

NumPy 中的 transpose() 函数用于重新排列数组的维度。它返回一个数组视图，其中轴按指定顺序重新排列。

如果未指定顺序，则返回的数组形状与原始数组相同，但维度按相反顺序排列。语法如下:-

numpy.transpose(a,axes=None)

其中:

• a - 是需要转置的数组对象。

• axes(可选)- 指定轴的新顺序。如果未提供，则默认反转数组的维度。

示例:转置二维数组

在以下示例中，我们使用带有默认参数的 numpy.transpose() 函数转置二维数组 "arr" -

import numpy as np

# 二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])

# 转置数组
transposed_arr = np.transpose(arr)

print("原始数组:")
print(arr)
print("
转置数组:")
print(transposed_arr)

这将交换数组的行和列，如下图所示−

原始数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]

转置数组:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]

示例:转置三维数组

在这里，我们使用带有默认参数的 numpy.transpose() 函数转置三维数组"arr_3d"−

import numpy as np
# 三维数组
arr_3d = np.array([[[1, 2],
[3, 4]],
[[5, 6],
[7, 8]]])

# 转置三维数组
transposed_arr_3d = np.transpose(arr_3d)

print("原始三维数组:")
print(arr_3d)
print("
转置后的三维数组:")
print(transposed_arr_3d)

这会改变维度的顺序，有效地重新排列数组的深度和高度，如下图所示 -

原始三维数组:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]

转置后的三维数组:
[[[1 5]
[3 7]]
[[2 6]
[4 8]]]

示例:使用指定轴进行转置

在下面的示例中，我们重新排列三维数组的轴，使第一维(轴 0)保持不变，而轴"1"和"2"使用 numpy.transpose() 函数进行交换 -

import numpy as np

# 三维数组
arr = np.array([[[1, 2],
[3, 4]],

[[5, 6],
[7, 8]]])

# 转置
transposed_arr = np.transpose(arr, axis=(0, 2, 1))

print("原始三维数组:")
print(arr)
print("
转置后的三维数组:",transposed_arr)

以下是得到的输出 -

原始三维数组:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]

转置后的三维数组:
[[[1 3]
[2 4]]
[[5 7]
[6 8]]]

使用 "ndarray.T" 对象转置数组

NumPy 数组有一个方便的属性".T" 提供了一种快速转置数组的方法，而无需明确调用 transpose() 函数。换句话说，它无需任何附加参数即可反转多维数组的轴。

示例

在此示例中，我们使用 NumPy 中的 .T 属性来转置数组 "arr" -

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])

# 转置数组
transposed_arr = arr.T

print("原始数组:")
print(arr)
print("
使用 .T 转置的数组:")
print(transposed_arr)

生成的结果如下 -

原始数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]

使用 .T 转置数组:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]