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python矩阵函数_对python 矩阵transpose的实例讲解

如果对其进行,执行arr2 = arr1.transpose((1,0,2)) 得到: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]], [[ 4, 5, 6, 7]...(1, 0, 2)) 的意思是 按照这个顺序 重新设置shape 也就是 (2[1], 2[0], 4[2]) 虽然看起来 变换前后的shape都是 2,2,4 , 但是问题来了,transpose是...另外一个知识点: 对于一维的shape,是不起作用的,举例: x=linspace(0,4,5) #array([0.,1.,2.,3.,4.]) y=transpose(x) # 会失败。...如果想正确使用的话: x.shape=(5,1) y=transpose(x) #就可以了 以上这篇对python 矩阵transpose的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考...您可能感兴趣的文章: Numpy中转transpose、T和swapaxes的实例讲解 Python实现矩阵的方法分析 numpy.transpose对三维数组的方法 numpy中的高维数组实例

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    python 利用zip()函数进行矩阵

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    python实现矩阵的_Python实现矩阵的方法分析

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    python中矩阵的怎么写_Python 矩阵的几种方法小结

    #Python的matrix matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] def printmatrix(m): for ele in m: for i...in ele: print(“%2d” %i,end = ” “) print() #1、利用元祖的特性进行 def transformMatrix(m): #此处巧妙的先按照传递的元祖m的列数,生成了...巧妙的利用了i r[i].append(ele[i]) #printmatrix(r)#方便查看数组是怎么赋值的,如不需要可注释掉 #print(“*”*20)#打印分隔符 return r #2、利用zip函数生成矩阵...,直接打印 print(“第三种方法的结果展示”) printmatrix(transformMatrix2(matrix)) 以上这篇Python 矩阵的几种方法小结就是小编分享给大家的全部内容了...,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

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