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numpy转置及轴对换transpose函数简单例子理解

2018年02月01日 22:03:20 末流大学倒三烂阅读数：162

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数组转置和轴对换

最近学习numpy的相关函数发现这个轴对换十分难理解，所以自己也写了点东西帮助自己理解。

1、利用数组中的T属性进行转置

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]])

2、transpose，应用于高维数组

arr = np.arange(12).reshape((2,2,3))

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

   [[ 6,  7,  8],
    [ 9, 10, 11]]])

arr.transpose((1,0,2))
array([[[ 0, 1, 2],
[ 6, 7, 8]],

   [[ 3,  4,  5],
    [ 9, 10, 11]]])</code></pre><br>

用T进行低维度的转置很容易就能理解，而对于高维数组需要进行轴对换，就比较费脑子了。

我们先看函数的原型：

transpose(a, axes=None)  
    Permute the dimensions of an array.

函数中的的a即所创建的arr数组，axes即所要重新排列的维度，在reshape中有三个参数就是三个轴。而三个轴自动被编号为0轴，1轴，2轴，我们可以将其看成index（索引）

为了更加容易理解transpose函数画了一个arr数组的三维图如下

上面就是一个2×2×4的立方体，对应于reshape中的三个参数，也对应着三个索引0，1，2。

先看0轴，即从上往下看，有两个数组
[0, 1, 2,
 3, 4, 5]
[6, 7, 8,
 9, 10, 11]

再看1轴，也为两个数组
[0, 1, 2,
6, 7, 8]
[3, 4, 5,
9, 10, 11]

2轴四个数组：
[0, 3,
6, 9] 后三类推
此时我们在回到transpose的axes参数，我们用的是(1, 0, 2)，也就是说，我们将轴的顺序重新排列，即将这里的1轴与0轴调换得到一个新的2×2×4的数组。

观察轴对换后的三维图，从0轴到2轴, 很容易写出变换后的数组

array([[[ 0,  1,  2],
        [ 6,  7,  8]],
   [[ 3,  4,  5],
    [ 9, 10, 11]]])</code></pre>

另外对于索引的变化也与transpose的重新排列顺序一致

例如数值3的初始索引为[0,1,0],变换后即是[1,0,0]

3、swapaxesfang方法

In [86]: arr = np.arange(12).reshape(2,2,3)

In [87]: arr
Out[87]:
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]],

   [[ 6,  7,  8],
    [ 9, 10, 11]]])

In [88]: arr.swapaxes(1,0)
Out[89]:
array([[[ 0, 1, 2],
[ 6, 7, 8]],

[[ 3, 4, 5],
[ 9, 10, 11]]])

知道了transpose函数后swapaxes方法也就容易理解，这里参数1，0即对应了transpose中的（1，0），也同样将0轴和1轴进行对换得到新的数组。

上面的三种方法，简单的转置用T即可，其实也是轴对换，而对于高维数组可以选用swapaxes和transpose方法。
这里也有自己理解时看的一些其他人的解答，大家也可以看看帮助理解：

[问答] numpy中.transpose函数的用法

numpy之转置（transpose）和轴对换

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