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numpy轉置及軸對換transpose函式簡單例子理解

2018年02月01日 22:03:20 末流大學倒三爛 閱讀數：162

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陣列轉置和軸對換

最近學習numpy的相關函式發現這個軸對換十分難理解，所以自己也寫了點東西幫助自己理解。

1、利用陣列中的T屬性進行轉置

arr = np.arange(15).reshape((3,5))

arr
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])

arr.T
array([[ 0, 5, 10],
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])

2、transpose，應用於高維陣列

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

arr
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]],

   [[ 6,  7,  8],
    [ 9, 10, 11]]])

arr.transpose((1,0,2))
array([[[ 0, 1, 2],
[ 6, 7, 8]],

   [[ 3,  4,  5],
    [ 9, 10, 11]]])</code></pre><br>

用T進行低維度的轉置很容易就能理解，而對於高維陣列需要進行軸對換，就比較費腦子了。
我們先看函式的原型：

transpose(a, axes=None)  
    Permute the dimensions of an array.
 

函式中的的a即所建立的arr陣列，axes即所要重新排列的維度，在reshape中有三個引數就是三個軸。而三個軸自動被編號為0軸，1軸，2軸，我們可以將其看成index（索引） 為了更加容易理解transpose函式畫了一個arr陣列的三維圖如下 上面就是一個2×2×4的立方體，對應於reshape中的三個引數，也對應著三個索引0，1，2。

先看0軸，即從上往下看，有兩個陣列
[0, 1, 2,
 3, 4, 5]
[6, 7, 8,
 9, 10, 11]

再看1軸，也為兩個陣列
[0, 1, 2,
6, 7, 8]
[3, 4, 5,
9, 10, 11]

2軸四個陣列：
[0, 3,
6, 9] 後三類推
此時我們在回到transpose的axes引數，我們用的是(1, 0, 2)，也就是說，我們將軸的順序重新排列，即將這裡的1軸與0軸調換得到一個新的2×2×4的陣列。

觀察軸對換後的三維圖，從0軸到2軸, 很容易寫出變換後的陣列

array([[[ 0,  1,  2],
        [ 6,  7,  8]],
   [[ 3,  4,  5],
    [ 9, 10, 11]]])</code></pre>

另外對於索引的變化也與transpose的重新排列順序一致

例如數值3的初始索引為[0,1,0],變換後即是[1,0,0]

3、swapaxesfang方法

In [86]: arr = np.arange(12).reshape(2,2,3)

In [87]: arr
Out[87]:
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]],

   [[ 6,  7,  8],
    [ 9, 10, 11]]])

In [88]: arr.swapaxes(1,0)
Out[89]: 
array([[[ 0,  1,  2],
     [ 6,  7,  8]],

     [[ 3,  4,  5],
      [ 9, 10, 11]]])

知道了transpose函式後swapaxes方法也就容易理解，這裡引數1，0即對應了transpose中的（1，0），也同樣將0軸和1軸進行對換得到新的陣列。

上面的三種方法，簡單的轉置用T即可，其實也是軸對換，而對於高維陣列可以選用swapaxes和transpose方法。
這裡也有自己理解時看的一些其他人的解答，大家也可以看看幫助理解： [問答] numpy中.transpose函式的用法
numpy之轉置（transpose）和軸對換

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