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：
到此这篇关于python reshape和transpose的区别小结的文章就介绍到这了,更多相关python reshape transpose内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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