??? 想了很久，決定還是追尋大神之路，開始寫寫博客，記錄一下成長之路

??? 廢話不多說，我們開始講正題： what is np.transpose?

1、首先看看二維矩陣：

?

import numpy as nparr = np.arange(30).reshape(5, 6) print(arr) tran_arr = np.transpose(arr, axes=None) print(tran_arr)

??????? 輸出結果為：

[[ 0? 1? 2? 3? 4? 5]
?[ 6? 7? 8? 9 10 11]
?[12 13 14 15 16 17]
?[18 19 20 21 22 23]

?[24 25 26 27 28 29]]

[[ 0? 6 12 18 24]
?[ 1? 7 13 19 25]
?[ 2? 8 14 20 26]
?[ 3? 9 15 21 27]
?[ 4 10 16 22 28]
?[ 5 11 17 23 29]]??? 這個結果意料之中，很好理解，就是線性代數的轉置矩陣?

2、再看看多維（三維為例）矩陣

??????????? a.首先，要明確坐標問題

np.arange(12).reshape(2, 2, 3)

(2, 2, 3) 分別代表 d,? h,? w

我們不妨繼續看看：

????????

arr = np.arange(12).reshape(2, 2, 3) print(arr[1, 0, 0])

輸出結果為：

????????????????6?????? 這下明白了吧，動手實踐，多試幾個

??????????? b. 接下來還要明白一個索引問題

????

形狀

索引
2	0
2	1
3	2

我們看看代碼：

?

arr = np.arange(12).reshape(2, 2, 3) print(arr) tran_arr = np.transpose(arr, (1, 0, 2)) # （1， 0， 2）即為上面所說的索引號 print(tran_arr)

??? 輸出結果：

?[[[ 0? 1? 2]
? [ 3? 4? 5]]

?[[ 6? 7? 8]
? [ 9 10 11]]]

?

[[[ 0? 1? 2]
? [ 6? 7? 8]]

?[[ 3? 4? 5]
? [ 9 10 11]]]

? 這樣就實現了轉置矩陣，但是對于初學者這個例子恐怕遠遠不夠理解，我們換個例子你就懂啦！

?

arr = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) print(arr) tran_arr = np.transpose(arr, (1, 0, 2)) print(tran_arr)

輸出結果：

????????[[[ 0? 1]
? [ 2? 3]
? [ 4? 5]
? [ 6? 7]]

?[[ 8? 9]
? [10 11]
? [12 13]
? [14 15]]

?[[16 17]
? [18 19]
? [20 21]
? [22 23]]]

?

[[[ 0? 1]

? [ 8? 9]
? [16 17]]

?[[ 2? 3]
? [10 11]
? [18 19]]

?[[ 4? 5]
? [12 13]
? [20 21]]

?[[ 6? 7]
? [14 15]
? [22 23]]]

??????????? 上面的shape 由(3,4,2)變成了(4,3,2)，不就是因為索引號由（0,1,2）變成了（1,0,2）嗎？

轉置就是這么簡單！

????

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Numpy学习记录】np.transpose讲解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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