我使用Python和NumPy,“移调”有一些问题:
import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)
调用a.T
不转置数组。a
例如,如果为,[[],[]]
则它正确转置,但我需要的转置[...,...,...]
。
它的工作完全符合预期。一 维 数组的转置仍然是 一维 数组!(如果您习惯使用matlab,从根本上来说就没有1D数组的概念。Matlab的“
1D”数组是2D。)
如果要将一维矢量转换为二维数组然后转置,只需对其进行切片np.newaxis
(或者None
,它们是相同的,newaxis
可读性更高)。
import numpy as np
a = np.array([5,4])[np.newaxis]
print(a)
print(a.T)
一般来说,尽管如此,您无需担心。如果只是出于习惯,添加额外的维度通常不是您想要的。进行各种计算时,Numpy将自动广播一维数组。当您只想要一个向量时,通常无需区分行向量和列向量(都不是
向量 。它们都是二维的!)。
本文向大家介绍numpy中的高维数组转置实例,包括了numpy中的高维数组转置实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 numpy中的ndarray很适合数组运算 transpose是用来转置的一个函数,很容易让人困惑,其实它是对矩阵索引顺序的一次调整。原先矩阵是一个三维矩阵,索引顺序是x,y,z,角标分别是0、1、2,经过上图(1,0,2)调整后就成了y,x,z。 理解了这些,那么swapa
问题内容: 我想通过指定2D数组中的列数将一维数组转换为二维数组。可能会像这样工作: numpy是否具有与我的虚构函数“ vec2matrix”相似的功能?(我知道您可以像2D数组一样索引1D数组,但这不是我拥有的代码中的选项- 我需要进行此转换。) 问题答案: 您要阵列。 其中,根据输入数组的大小推断新维的大小。
本文向大家介绍python numpy 一维数组转变为多维数组的实例,包括了python numpy 一维数组转变为多维数组的实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 如下所示: 借助numpy库; 以上这篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持呐喊教程。
问题内容: 我正在尝试使用python scipy模块中的一个非常基本的示例作为方法,但是没有给出预期的结果。我在pylab模式下使用Ipython。 如果我打印数组“ a”和“ b”的内容,它们是相似的。 期望是:(这将在Matlab中转置结果) 问题答案: NumPy有效地反转了数组的形状。如果数组是一维的,则意味着它无效。 在NumPy中,数组 和 实际上是相同的–它们只是空白不同。您可能想
问题内容: 我有一个基于行的多维数组: 我想将此数组转换为基于列的数组,如下所示: …但是我真的不知道从哪里开始 问题答案: 试试这个: 输出:
问题内容: 我尝试了解如何使用来处理数组(线性代数中的向量)。 在以下示例中,我生成两个 和: 对我来说,和根据线性代数定义具有相同的形状:1列,3列,但不适合。 现在,该 产品: 我有三个不同的输出。 和之间有什么区别?为什么点不起作用? 这些点产品也存在一些差异: 问题答案: 请注意,您不仅在处理一维数组: 因此,是2D阵列。您还可以在:(1,3)的输出中看到这一点,因为(3,)是一个维度,它