这篇文章主要介绍了Python numpy数组转置与轴变换,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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

Python numpy数组转置与轴变换

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]]])

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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