Numpy三维数组的转置与交换轴
二维数组的转置应该都知道,就是行列交换
而在numpy中也可以对三维数组进行转置,np.T 默认进行的操作是将0轴与2轴交换
本文主要对三位数组轴交换的理解上发表本人的看法。
a = np.array(range(24)) Out[101]:
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]) b = a.reshape(2,3,4)
b
Out[103]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
在三位数组中我们称三个轴分别为行,列,面
在数组b中,
[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],是一行
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]是一行
展开写[[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11]]看的更清楚。这是行的概念
[ 0, 1, 2, 3],是一列
[ 4, 5, 6, 7],是一列
[ 8, 9, 10, 11]是一列
而其中[0,4,8] [1,5,9] [2,6,10] [3,7,11]分别是一个面
回过头来可以发现,b是由2行3列4面组成的三维数组 (行代表0轴,列1轴,面2轴) 接下来记住一句话,交换哪两个轴,要保持另一个轴不改变,示例如下
取c为b的列和面交换后的数组
c = b.swapaxes(1,2) c
Out[105]:
array([[[ 0, 4, 8],
[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11]], [[12, 16, 20],
[13, 17, 21],
[14, 18, 22],
[15, 19, 23]]])
回想那句话,交换哪两个轴,另一个轴不变,可以发现c还是两行,而且交换只是在每一行中发生变化
原来的列变成了面,原来的面变成了列
看第二种,d表示b的0轴和2轴的交换
d = b.swapaxes(0,2) d
Out[108]:
array([[[ 0, 12],
[ 4, 16],
[ 8, 20]], [[ 1, 13],
[ 5, 17],
[ 9, 21]], [[ 2, 14],
[ 6, 18],
[10, 22]], [[ 3, 15],
[ 7, 19],
[11, 23]]])
看上去有点蒙逼了,但还是想一下那句话,交换了0轴和2轴,那么1轴是不变的。
我们把原来的b看成是以行和面为元素的二维数组
即b是两行,四面。每个面用第一个元素代替 即[0,4,8] 用[0]来代替
即b可以写成[[0],[1],[2],[3]
[12],[13],[14],[15]]
然后进行交换轴 其实也就变成了二维数组的转置
变换后为[0],[12]
[1],[13]
[2],[14]
[3],[15]
最后我们再把每个面展开,就得到结果了。到现在你有没有法线,面中的元素个数与列的大小是一样的。
好了,接下来你可以试试将0轴与1轴交换。一步一步来,欢迎评论区讨论。
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