numpy.transpose()实现数组的转置例子
说到转置操作，顺便提及矩阵与数组的区别：
矩阵：数学里的概念，其元素只能是数值，这也是区别于数组的根本所在
数组：计算机中的概念，代表一种数据组织、存储方式，其元素可以是数字、也可以是字符
数组的转置操作，是借鉴了线性代数中矩阵的转置操作。将行与列对调，即第一行变成第一列…..或第一列变成第一行…..的操作即使转置操作。
1. 多维数组的转置
import numpy as np
test = np.array([[12,4,7,0],[3,7,45,81]])
test
# 以下为test输出的结果
array([[12, 4, 7, 0],
[ 3, 7, 45, 81]])
# 对test进行转置操作
test.transpose()
# 转置后得到的结果为
array([[12, 3],
[ 4, 7],
[ 7, 45],
[ 0, 81]])
2. 一维数组的转置
test = np.array([12,4,7,0]) test.shape # test.shape的结果 (4,) # 以下为test输出的结果 array([12, 4, 7, 0]) # 对test进行转置操作 result = test.transpose() # 转置后得到的结果为 array([12, 4, 7, 0]) test.shape # 一维数组（列向量）转置后的长度 (4,)
所以，对一维列向量进行转置，得到的还是一维列向量，并没有发生任何变化。经实践，这时候应借助shape属性来完成转置。详细见以下：
result.shape=(1,4) result # 这时输出result的值如下，对比与上面一个code框内的result值 array([[12, 4, 7, 0]])
这时候输出的result就是一个一行四列的一维数组了。
以上这篇numpy.transpose()实现数组的转置例子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【听图阁-专注于Python设计】。