python一维数组转置_python矩阵转置[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

python中的矩阵转置

首先，数据应该是np.asarray型，

然后，使用numpy.transpose来操作。

transpose方法只能处理高维数组（>1），如果处理一维数组会报错；

对于二维数组：

data1 = np.arange(4).reshape((2,2))

print(data1)

>>[[0 1]

[2 3]]

data1 = np.transpose(data1)

print(data1)

>>[[0 2]

[1 3]]

对于三维数组：(3,2,2)的数组对应转置为（2,2,3）

data1 = np.arange(12).reshape((3,2,2))

print(data1)

>>[[[ 0 1]

[ 2 3]]

[[ 4 5]

[ 6 7]]

[[ 8 9]

[10 11]]]

data1 = np.transpose(data1)

print(data1)

>>[[[ 0 4 8]

[ 2 6 10]]

[[ 1 5 9]

[ 3 7 11]]]

对于四维数组：(2,3,2,2)的数组对于转置为(2,2,3,2)

data1 = np.arange(24).reshape((2,3,2,2))

print(data1)

>>[[[[ 0 1]

[ 2 3]]

[[ 4 5]

[ 6 7]]

[[ 8 9]

[10 11]]]

[[[12 13]

[14 15]]

[[16 17]

[18 19]]

[[20 21]

[22 23]]]]

data1 = np.transpose(data1)

print(data1)

>>[[[[ 0 12]

[ 4 16]

[ 8 20]]

[[ 2 14]

[ 6 18]

[10 22]]]

[[[ 1 13]

[ 5 17]

[ 9 21]]

[[ 3 15]

[ 7 19]

[11 23]]]]

所以默认的transpose()是将数组的形状和对应的元素全部倒置。

对于有参数的transpose：对于三维数组，原型数组的参数应该是（0，1，2），对应的是外行，子行，子列，如果变成（1，0，2）就是将外行变成子行，子行变成外行。对于元素索引也发生同样改变，比如原来的元素3的索引是（0，1，1），转换后就是（1，0，1）

data1 = np.arange(12).reshape((2,3,2))

print(data1)

data2 = data1.transpose(1, 0, 2)

print(data2)

>>[[[ 0 1]

[ 2 3]

[ 4 5]]

[[ 6 7]

[ 8 9]

[10 11]]]

>>[[[ 0 1]

[ 6 7]]

[[ 2 3]

[ 8 9]]

[[ 4 5]

[10 11]]]

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