变换和重塑矩阵

编辑日期: 2024-11-28 文章阅读: 次

本节介绍arr.reshape()、arr.transpose()、arr.T 常常需要变换矩阵。NumPy 数组具有允许转置矩阵的属性T ../_images/np_transposing_reshaping.png

可能还需要切换矩阵的维度。例如，当您有一个模型需要与数据集不同的特定输入形状时，就会发生这种情况。这就是重塑方法有用的地方。您只需传入矩阵所需的新维度。

>>> data.reshape(2, 3)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> data.reshape(3, 2)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

../_images/np_reshape.png

还可以使用.transpose()根据指定的值反转或更改数组的轴。

如果从这个数组开始：

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

可以使用arr.transpose()对数组进行转置。

>>> arr.transpose()
array([[0, 3],
       [1, 4],
       [2, 5]])

您也可以使用arr.T：

>>> arr.T
array([[0, 3],
       [1, 4],
       [2, 5]])

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