详解Numpy数组转置的三种方法T、transpose、swapaxes
更新时间：2019年05月27日 15:12:47 作者：Asher117
这篇文章主要介绍了详解Numpy数组转置的三种方法T、transpose、swapaxes，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数，掌握这些方法，能摆脱数据处理时的循环。
1.首先数组转置（T）
创建二维数组data如下：
进行矩阵运算时，经常要用数组转置，比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置，如下：
2.轴对换之transpose
对于高维数组，可以使用轴对换来对多个维度进行变换。
这里创建了一个三维数组，各维度大小分别为2,3,4。
transpose进行的操作其实是将各个维度重置，原来（2,3,4）对应的是（0,1,2）。使用transpose(1,0,2)后，各个维度大小变为（3,2,4），其实就是将第一维和第二维互换。
对于这个三维数组，转置T其实就等价于transpose(2,1,0)，如下：
3.两轴对换swapaxes：swapaxes方法接受的参数是一对轴编号，使用transpose方法是对整个轴进行对换，而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2)，实际上就是将0和1轴进行对换，因此使用swapaxes也可以实现，如下：
上面就是Numpy包里面进行数组转置和轴对换最常用的方法。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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