Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解
利用Python进行数据分析时，Numpy是最常用的库，经常用来对数组、矩阵等进行转置等，有时候用来做数据的存储。
在numpy中，转置transpose和轴对换是很基本的操作，下面分别详细讲述一下，以免自己忘记。
In[1]:importnumpyasnp In[2]:arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In[3]:arr Out[3]: array([[[0,1,2,3], [4,5,6,7]], [[8,9,10,11], [12,13,14,15]]])
如上图所示，将0-15放在一个224的矩阵当中，得到结果如上。
现在要进行装置transpose操作，比如
In[4]:arr.transpose(1,0,2) Out[4]: array([[[0,1,2,3], [8,9,10,11]], [[4,5,6,7], [12,13,14,15]]])
结果是如何得到的呢？
每一个元素都分析一下，0位置在[0,0,0]，转置为[1,0,2]，相当于把原来位置在[0,1,2]的转置到[1,0,2]，对0来说，位置转置后为[0,0,0]，同理，对1[0,0,1]来说，转置后为[0,0，1]，同理我们写出所有如下：
其中第一列是值，第二列是转置前位置，第三列是转置后，看到转置后位置，再看如上的结果，是不是就豁然开朗了？
0[0,0,0][0,0,0] 1[0,0,1][0,0,1] 2[0,0,2][0,0,2] 3[0,0,3][0,0,3] 4[0,1,0][1,0,0] 5[0,1,1][1,0,1] 6[0,1,2][1,0,2] 7[0,1,3][1,0,3] 8[1,0,0][0,1,0] 9[1,0,1][0,1,1] 10[1,0,2][0,1,2] 11[1,0,3][0,1,3] 12[1,1,0][1,1,0] 13[1,1,1][1,1,1] 14[1,1,2][1,1,2] 15[1,1,3][1,1,3]
再看另一个结果：
In[20]:arr.T Out[20]: array([[[0,8], [4,12]], [[1,9], [5,13]], [[2,10], [6,14]], [[3,11], [7,15]]]) In[21]:arr.transpose(2,1,0) Out[21]: array([[[0,8], [4,12]], [[1,9], [5,13]], [[2,10], [6,14]], [[3,11], [7,15]]])
再对比转置前后的图看一下：
0[0,0,0][0,0,0] 1[0,0,1][1,0,0] 2[0,0,2][2,0,0] 3[0,0,3][3,0,0] 4[0,1,0][0,1,0] 5[0,1,1][1,1,0] 6[0,1,2][2,1,0] 7[0,1,3][3,1,0] 8[1,0,0][0,0,1] 9[1,0,1][1,0,1] 10[1,0,2][2,0,1] 11[1,0,3][3,0,1] 12[1,1,0][0,1,1] 13[1,1,1][1,1,1] 14[1,1,2][2,1,1] 15[1,1,3][3,1,1]
瞬间就明白转置了吧！其实只要动手写写，都很容易明白的。另外T其实就是把顺序全部颠倒过来，如下：
In[22]:arr3=np.arange(16).reshape(2,2,2,2) In[23]:arr3 Out[23]: array([[[[0,1], [2,3]], [[4,5], [6,7]]], [[[8,9], [10,11]], [[12,13], [14,15]]]]) In[24]:arr3.T Out[24]: array([[[[0,8], [4,12]], [[2,10], [6,14]]], [[[1,9], [5,13]], [[3,11], [7,15]]]]) In[25]:arr3.transpose(3,2,1,0) Out[25]: array([[[[0,8], [4,12]], [[2,10], [6,14]]], [[[1,9], [5,13]], [[3,11], [7,15]]]])
转置就是这样子，具体上面aar3转置前后的位置，就不写了。
下面说说swapaxes，轴对称。
话不多，上结果
In[27]:arr.swapaxes(1,2) Out[27]: array([[[0,4], [1,5], [2,6], [3,7]], [[8,12], [9,13], [10,14], [11,15]]]) In[28]:arr.transpose(0,2,1) Out[28]: array([[[0,4], [1,5], [2,6], [3,7]], [[8,12], [9,13], [10,14], [11,15]]])
发现了吧，其实swapaxes其实就是把矩阵中某两个轴对换一下，不信再看一个：
In[29]:arr3 Out[29]: array([[[[0,1], [2,3]], [[4,5], [6,7]]], [[[8,9], [10,11]], [[12,13], [14,15]]]]) In[30]:arr3.swapaxes(1,3) Out[30]: array([[[[0,4], [2,6]], [[1,5], [3,7]]], [[[8,12], [10,14]], [[9,13], [11,15]]]]) In[31]:arr3.transpose(0,3,2,1) Out[31]: array([[[[0,4], [2,6]], [[1,5], [3,7]]], [[[8,12], [10,14]], [[9,13], [11,15]]]])
哈哈，只要动手做做，会发现其实没有那么困难，不能只看。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！共勉！
以上这篇Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解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毛票票。