轉(zhuǎn)置（transpose）是重塑的一種特殊形式，它返回的是源數(shù)據(jù)的視圖（不會進(jìn)行任何復(fù)制操作）。數(shù)組不僅有transpose方法，還有一個特殊的T屬性。

In[70]:arr=np.arange(15).reshape((3,5))

In[71]:arr

Out[71]:

array([[ 0, 1, 2, 3, 4],

[ 5, 6, 7, 8, 9],

[10, 11, 12, 13, 14]])

In[72]:arr.T

Out[72]:

array([[ 0, 5, 10],

[ 1, 6, 11],

[ 2, 7, 12],

[ 3, 8, 13],

[ 4, 9, 14]])

在進(jìn)行矩陣計算時，經(jīng)常需要用到該操作，比如利用np.dot計算矩陣內(nèi)積XTX：

In[73]:arr=np.random.randn(6,3)

In[74]:np.dot(arr.T,arr)

Out[74]:

array([[ 14.91087193, -7.57347777, -0.56395378],

[ -7.57347777, 6.79559058, 3.99068128],

[ -0.56395378, 3.99068128, 9.8351215 ]])

對于高維數(shù)組，transpose需要得到一個由軸編號組成的元組才能對這些軸進(jìn)行轉(zhuǎn)置（比較費(fèi)腦子）：

In[75]:arr=np.arange(16).reshape((2,2,4))

In[76]:arr

Out[76]:

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

[ 4, 5, 6, 7]],

[[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]]])

In[77]:arr.transpose((1,0,2))

Out[77]:

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

[ 8, 9, 10, 11]],

[[ 4, 5, 6, 7],

[12, 13, 14, 15]]])

簡單的轉(zhuǎn)置可以使用.T，它其實(shí)就是進(jìn)行軸對換而已。Ndarray還有一個swapaxes方法，它需要接受一對軸編號。

In[78]:arr

Out[78]:

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

[ 4, 5, 6, 7]],

[[ 8, 9, 10, 11],

[12, 13, 14, 15]]])

In[79]:arr.swapaxes(1,2)

Out[80]:

array([[[ 0, 4],

[ 1, 5],

[ 2, 6],

[ 3, 7]],

[[ 8, 12],

[ 9, 13],

[10, 14],

[11, 15]]])

swapaxes也是返回源數(shù)據(jù)的視圖（不會進(jìn)行任何復(fù)制操作）。

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參考書目：利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的numpy 转置_Numpy基础：数组转置和轴对换的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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