python 学习笔记(1)--numpy数组转置

关于数组的转置，Numpy提供了transpose函数和.T属性两种实现形式，一般transpose使用起来更为方便，另外转换其中的两个轴还可以用swapreaxes,下面通过例子来做介绍。

#一维数组转置
>>> arr = np.arange(6)
>>> print arr
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> print np.transpose(arr)
[0, 1, 2, 3, 4, 5]#一维还是一维…
#二维数组转置
>>> arr = np.arange(6).reshape((2,3))
>>> print arr
[[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]
>>> print np.transpose(arr)
[[0,3],
[1,4],
[3,5]]
#三维数组的转置
>>> arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> print arr
[[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 12, 13, 14, 15],
[ 16, 17, 18, 19],
[ 20, 21, 22, 23]]]
>>> print np.transpose(arr)
[[[0, 12],
[4, 16],
[8, 20]],
[[1, 13],
[5, 17],
[9, 21]],
[[2, 14],
[6, 18],
[10, 22]],
[[3, 15],
[7, 19],
[11, 23]]]
#当数组>=三维之后，我们可能希望按照特定规则来转置，transpose 可以接受用于指定转置的坐标轴号码的元组
>>> print np.transpose(arr, (1,0,2))
[[[ 0, 1, 2, 3],
[ 12, 13, 14, 15]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[ 16, 17, 18, 19]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[ 20, 21, 22, 23]]]

对于是否指定转化规则，具体来看三维的变化：原始数据的“三维”是(2,3,4)，不指定转换规则后的“三维”是(4,3,2)，而指定规则后的三维则是按照我们指定的规则，将其一维和二维进行调换。

#原始三维数据规则
>>> print (arr.shape)
(2, 3, 4)
#不指定转换规则
>>> print (np.transpose(arr).shape)
(4, 3, 2)
#指定转换规则
>>> print (np.transpose(arr,(1, 0, 2)).shape)
(3, 2, 4)

ndarray的T属性，用法则比较简单，只需要在数组后跟.T即可。.T属性实际是转置里面的特殊情况，即不指定转置规则的默认规则。

#一维数组转置
>>> arr = np.arange(6)
>>> print arr
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> print arr.T
[0, 1, 2, 3, 4, 5]#一维还是一维…
#二维数组转置
>>> arr = np.arange(6).reshape((2,3))
>>> print arr
[[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]
>>> print arr.T
[[0,3],
[1,4],
[3,5]]
#三维数组的转置
>>> arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> print arr
[[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 12, 13, 14, 15],
[ 16, 17, 18, 19],
[ 20, 21, 22, 23]]]
>>> print arr.T
[[[0, 12],
[4, 16],
[8, 20]],
[[1, 13],
[5, 17],
[9, 21]],
[[2, 14],
[6, 18],
[10, 22]],
[[3, 15],
[7, 19],
[11, 23]]]

当某些情况下，你可能只需要转换其中的两个轴，除了可以使用transpose指定轴以外（当然需要每个轴都指定顺便，只是调整其中的部分而已），还可以使用swapreaxes。

>>> arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> print arr
[[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 12, 13, 14, 15],
[ 16, 17, 18, 19],
[ 20, 21, 22, 23]]]
>>> print arr.swapaxes(1, 0)
[[[ 0, 1, 2, 3],
[ 12, 13, 14, 15]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[ 16, 17, 18, 19]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[ 20, 21, 22, 23]]]