前言

看Python代码时,碰见 numpy.transpose 用于高维数组时挺让人费解,通过一番画图分析和代码验证,发现 transpose 用法还是很简单的。

正文

Numpy 文档 numpy.transpose 中做了些解释,transpose 作用是改变序列,下面是一些文档Examples:


代码1:

x = np.arange(4).reshape((2,2))
  • 1

输出1:

#x 为:
array([[0, 1],
[2, 3]])
  • 1
  • 2
  • 3

代码2:

import numpy as np
x.transpose()
  • 1
  • 2

输出2:

array([[0, 2],
[1, 3]])
  • 1
  • 2

对于二维 ndarray,transpose在不指定参数是默认是矩阵转置。如果指定参数,有如下相应结果: 
代码3:

x.transpose((0,1))
  • 1

输出3:

# x 没有变化
array([[0, 1],
[2, 3]])
  • 1
  • 2
  • 3

代码4:

x.transpose((1,0))
  • 1

输出4:

# x 转置了
array([[0, 2],
[1, 3]])
  • 1
  • 2
  • 3

这个很好理解: 
对于x,因为:

代码5:

x[0][0] == 0
x[0][1] == 1
x[1][0] == 2
x[1][1] == 3
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4

我们不妨设第一个方括号“[]”为 0轴 ,第二个方括号为 1轴 ,则x可在 0-1坐标系 下表示如下: 

代码6:

因为 x.transpose((0,1)) 表示按照原坐标轴改变序列,也就是保持不变
而 x.transpose((1,0)) 表示交换 ‘0轴’ 和 ‘1轴’,所以就得到如下图所示结果:
  • 1
  • 2

注意,任何时候你都要保持清醒,告诉自己第一个方括号“[]”为 0轴 ,第二个方括号为 1轴 
此时,transpose转换关系就清晰了。


我们来看一个三维的: 
代码7:

import numpy as np

# A是array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
A = np.arange(16) # 将A变换为三维矩阵
A = A.reshape(2,2,4)
print(A)
  • 1
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  • 6
  • 7
  • 8

输出7:

A = array([[[ 0,  1,  2,  3],
[ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
  • 1
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  • 3
  • 4
  • 5

我们对上述的A表示成如下三维坐标的形式:

所以对于如下的变换都很好理解啦: 
代码8:

A.transpose((0,1,2))  #保持A不变
A.transpose((1,0,2)) #将 0轴 和 1轴 交换
  • 1
  • 2

将 0轴 和 1轴 交换:

此时,输出

代码9:

A.transpose((1,0,2)) [0][1][2]  #根据上图这个结果应该是10
  • 1

后面不同的参数以此类推。

完。

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