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摘要：寫在前面接我的上一篇博客，嘿嘿應該能看懂吧，如果數組的維度懂了那就好理解了代碼說話就是轉置的意思，函數返回按你指定的方式轉置的矩陣舉個例子感性理解一下此處用面向對象編程也可以你可能已經明白了，他按照參數你給定的順序類進行轉置就是將第二維和第
寫在前面
接我的上一篇博客， 嘿嘿, 應該能看懂吧，如果numpy數組的維度懂了那就好理解transpose了
代碼說話transpose就是轉置的意思，函數返回按你指定的方式轉置的矩陣
np.transpose(narray, axis=None)
舉個例子感性理解一下：
>>> a = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]], [[5], [6]]])
array([[[1],
[2]],
[[3],
[4]],
[[5],
[6]]])
>>> a.transpose(0, 1, 2) # 此處用面向對象編程也可以
array([[[1],
[2]],
[[3],
[4]],
[[5],
[6]]])
>>> a.transpose(0, 2, 1)
array([[[1, 2]],
[[3, 4]],
[[5, 6]]])
你可能已經明白了，他按照axis參數——你給定的順序類進行轉置
a.transpose(0, 2, 1)就是將第二維和第三維轉置
將
[[1]
[2]]
轉置為：
[[1, 2]]
你可能會為我為啥不是：
[[1], [2]]
這樣的話，又憑空增加了一個維度，(最后一維應該是常數那一維)
所以，如果是a.transpose(1, 0, 2)
則是：
array([[[1],
[3],
[5]],
[[2],
[4],
[6]]])
技巧
可能比較難想，技巧的話
正視，你 要交換的那兩維組成的平面(目光與該平面垂直)，接著，將該平面轉置，另一維度不變
看array.shape也行，原來是(3, 2, 1),若執行a.transpose(1, 0, 2),則shape為(2, 3, 1)
可以參考:https://blog.csdn.net/Heartho...
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