Was sind die Numpy-Transponierungsfunktionsmethoden?

Numpy-Transpositionsfunktionsmethoden umfassen: 1. Transpositionsfunktion, die ein ganzzahliges Tupel, das die Reihenfolge der Dimensionen angibt, als Parameter akzeptieren oder Standardparameter verwenden kann, um alle Dimensionen des Arrays auszutauschen; 2. T-Attribut, das die Transposition direkt durchführen kann; Operationen ;3. Die Funktion swapaxes akzeptiert zwei Ganzzahlen, die die Achsen darstellen, und gibt das vertauschte Array zurück. 4. Die Funktion rollaxis wird verwendet, um die angegebene Achse zur angegebenen Position zu scrollen, und akzeptiert zwei Ganzzahlen, die die Achsen als Parameter darstellen Array nach der Scroll-Achse.

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, Dell G3-Computer.

NumPy ist eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen, die ein leistungsstarkes mehrdimensionales Array-Objekt und eine Reihe von Funktionen zur Verarbeitung dieser Arrays bereitstellt. In NumPy bezieht sich Transposition auf den Austausch der Zeilen und Spalten eines Arrays, d. h. die Umwandlung der Zeilen des Arrays in Spalten und der Spalten des Arrays in Zeilen.

NumPy bietet verschiedene Methoden zum Transponieren von Arrays. Hier sind einige häufig verwendete NumPy-Transpositionsfunktionsmethoden:

Transpositionsfunktion:

Die Transpositionsfunktion wird verwendet, um die Dimensionsreihenfolge eines Arrays auszutauschen. Es kann als Argument ein Tupel von Ganzzahlen akzeptieren, die die Reihenfolge der Dimensionen darstellen, oder Standardargumente verwenden, um alle Dimensionen des Arrays auszutauschen. Bei einem zweidimensionalen Array vertauscht die Transpositionsfunktion beispielsweise die Zeilen und Spalten. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_transposed = np.transpose(arr)
print(arr_transposed)

Das Ausgabeergebnis ist:

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

T-Attribut:

NumPys ndarray-Objekt stellt ein T-Attribut bereit, das direkt transponiert werden kann. Das T-Attribut ist eine Abkürzung für die Transpose-Funktion, die die Transponierte eines Arrays zurückgibt. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_transposed = arr.T
print(arr_transposed)

Das Ausgabeergebnis ist:

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

swapaxes-Funktion:

swapaxes-Funktion wird verwendet, um die beiden Achsen des Arrays auszutauschen. Es akzeptiert zwei Ganzzahlen, die die Achsen darstellen, als Argumente und gibt das vertauschte Array zurück. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_swapped = np.swapaxes(arr, 0, 1)
print(arr_swapped)

Das Ausgabeergebnis ist:

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

rollaxis-Funktion:

rollaxis-Funktion wird verwendet, um die angegebene Achse zur angegebenen Position zu rollen. Es akzeptiert zwei Ganzzahlen, die die Achsen darstellen, als Parameter und gibt nach dem Scrollen der Achsen ein Array zurück. Der Beispielcode lautet wie folgt:

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
arr_rolled = np.rollaxis(arr, 2, 0)
print(arr_rolled)

Das Ausgabeergebnis ist:

[[[ 1  4]
  [ 7 10]]
 [[ 2  5]
  [ 8 11]]
 [[ 3  6]
  [ 9 12]]]

Dies sind häufig verwendete Transponierungsfunktionsmethoden in NumPy. Mit diesen Methoden können Sie ein Array einfach transponieren.

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