python reshape和transpose的区别小结
更新时间：2024年02月26日 09:33:40 作者：Threetiff
reshape() 和 transpose() 是用于改变数组或张量形状的两种不同方法,本文主要介绍了python reshape和transpose的区别小结,具有一定参考价值,感兴趣的可以了解一下
reshape() 和 transpose() 是用于改变数组或张量形状的两种不同方法，它们的主要区别在于如何重新排列元素以及是否可以改变轴的顺序。
1 reshape()
reshape()函数用于改变数组或张量的形状，但是不改变元素的排列顺序。它只是简单地将数组的维度重新排列，但不改变维度之间的关系。reshape()只是改变了张量的视图，不会对数据进行重排或转置。- 例如，对于一个形状为 (2, 3, 4) 的数组，通过
reshape(3, 2, 4)可以将其形状变为 (3, 2, 4)，但是数组的元素排列顺序不变。 reshape()只需满足新形状的元素数量与原始形状相同即可。
2 transpose()
transpose()函数用于交换数组或张量的轴的顺序，从而改变元素的排列顺序。- 它可以灵活地重新排列数组的轴，以满足不同的需求。
- 例如，对于一个形状为 (2, 3, 4) 的数组，通过
transpose(1, 0, 2)可以将其形状变为 (3, 2, 4)，同时改变了轴的顺序。 transpose()可以用于任意地改变数组轴的顺序，但需要明确指定新的轴顺序。
3 我遇到的问题
问题：将shape为(1, 72, 1, 169, 253)的张量变为shape为(1, 169, 253, 72, 1)的张量 并且不改变数据
目的是：进行维度顺序的改变，但不改变他们的数据结构
一开始我使用的是reshape()
preds = preds.reshape(-1, preds.shape[3], preds.shape[4], preds.shape[1], preds.shape[2])
这样得到的结果是错误的，直接按照【元素本身的排列顺序】处理，破坏了数据的空间结构
因此，我得到了错误的结果
进行修改，
preds_new = np.transpose(preds, (0, 3, 4, 1, 2))
最终得到：
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