本文章向大家介绍如何在Python中对numpy数组进行转置与轴变换，主要包括如何在Python中对numpy数组进行转置与轴变换的使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

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python是什么意思

Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

矩阵的转置

>>> import numpy as np
>>> arr=np.arange(15).reshape((3,5))
>>> arr
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
    [ 5, 6, 7, 8, 9],
    [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> arr.T
array([[ 0, 5, 10],
    [ 1, 6, 11],
    [ 2, 7, 12],
    [ 3, 8, 13],
    [ 4, 9, 14]])

矩阵的内积

>>> import numpy as np
>>> arr=np.arange(15).reshape((3,5))
>>> arr
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
    [ 5, 6, 7, 8, 9],
    [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> arr.T
array([[ 0, 5, 10],
    [ 1, 6, 11],
    [ 2, 7, 12],
    [ 3, 8, 13],
    [ 4, 9, 14]])
>>> np.dot(arr.T,arr)
array([[125, 140, 155, 170, 185],
    [140, 158, 176, 194, 212],
    [155, 176, 197, 218, 239],
    [170, 194, 218, 242, 266],
    [185, 212, 239, 266, 293]])

轴变换

二维轴变换

1.两轴交换

>>> import numpy as np
>>> arr=np.arange(15).reshape((3,5))
>>> arr
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
    [ 5, 6, 7, 8, 9],
    [10, 11, 12, 13, 14]])
>>> arr.transpose(1,0)#1轴和0轴进行交换
array([[ 0, 5, 10],
    [ 1, 6, 11],
    [ 2, 7, 12],
    [ 3, 8, 13],
    [ 4, 9, 14]])

三维轴变换

>>> arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
>>> arr
array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7]],

    [[ 8, 9, 10, 11],
    [12, 13, 14, 15]]])
>>> arr.transpose((1,0,2))
array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 8, 9, 10, 11]],

    [[ 4, 5, 6, 7],
    [12, 13, 14, 15]]])

1.这种变化有点麻烦，不好理解。但是如果简单化就好了，加入用P(x,y,z)来表示矩阵中的每一个点，那么在numpy中，这个x,y,z就分别对应0,1,2

2.举个例子比如原来数组中0这个元素，它原来的坐标是(0,0,0),那么transpose(1,0,2)对于这个点来说就是把x,y坐标互换，而z坐标不变，则其在新的矩阵中坐标依旧是(0,0,0)不变

3.举个另外点的例子比如4这个点，其坐标是(0,1,1),那么它的x和y坐标交换之后是(1,0,1),所以它在新的矩阵中位置是(1,0,1)

4.事实上transpose函数正是对原来矩阵中每个点做这个变换，最后得到新的矩阵

两轴交换

交换1轴和2轴

>>> arr
array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7]],

    [[ 8, 9, 10, 11],
    [12, 13, 14, 15]]])
>>> arr.swapaxes(1,2)
array([[[ 0, 4],
    [ 1, 5],
    [ 2, 6],
    [ 3, 7]],

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

    [[ 8, 9, 10, 11],
    [12, 13, 14, 15]]])

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