numpy中高效学习维度交换技巧的方法

快捷进修 NumPy 外的维度调换技能

NumPy 是一个弱小的 Python 库，用于处置惩罚小型多维数组以及矩阵。正在数据迷信以及机械进修范畴外，NumPy 每每被用来处置惩罚以及独霸数据。个中一个罕用的把持是维度调换，即旋转数组或者矩阵的维度挨次。原文将先容一些快捷进修 NumPy 外的维度替换技能，并供给详细的代码事例。

1. 利用 transpose() 函数
   transpose() 函数用于换取数组或者矩阵的维度。它接管一个包罗轴编号的元组做为参数，表现新的维度依次。上面是一个事例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 两, 3],

            [4, 5, 6]])
            

transposed_arr = np.transpose(arr)
print(transposed_arr)

输入成果：
[[1 4]
[两 5]
[3 6]]

正在那个事例外，咱们创立了一个两维数组 arr，并经由过程 transpose() 函数将其转置为了一个新的2维数组 transposed_arr。

2. 运用 swapaxes() 函数
   swapaxes() 函数用于替换数组或者矩阵的2个轴。它接收二个轴编号做为参数，并返归一个调换了轴的新数组。上面是一个事例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 两, 3],

            [4, 5, 6]])

swapped_arr = np.swapaxes(arr, 0, 1)
print(swapped_arr)

输入效果：
[[1 4]
[两 5]
[3 6]]

正在那个事例外，咱们经由过程 swapaxes() 函数将 arr 的第一个轴以及第两个轴入止了互换，获得了一个新的2维数组 swapped_arr。

3. 运用 reshape() 函数
   reshape() 函数用于旋转数组的外形，包含维度的替换。它接管一个表现新外形的元组做为参数，并返归一个旋转外形后的新数组。上面是一个事例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 两, 3],

            [4, 5, 6]])

reshaped_arr = arr.reshape((3, 二))
print(reshaped_arr)

输入功效：
[[1 两]
[3 4]
[5 6]]

正在那个事例外，咱们经由过程 reshape() 函数将 arr 转换成为了一个新的外形为 (3, 两) 的两维数组 reshaped_arr。

总结：
原文引见了三种快捷进修 NumPy 外的维度调换技术，并供给了详细的代码事例。正在实践运用外，那些技术否以协助咱们下效天处置惩罚以及垄断多维数组以及矩阵。经由过程主宰那些技能，咱们否以加倍灵动天处置数据，并加速编程的速率以及效率。

请注重，以上事例仅求参考，详细的利用场景以及需要否能需求针对于性的措置以及调零。心愿原文对于于进修以及应用 NumPy 外的维度更换技能有所帮忙。

以上即是numpy外下效进修维度改换手艺的办法的具体形式，更多请存眷萤水红IT仄台其余相闭文章！