Обратное обращение массива NumPy

Обычные методы переворачивания массивов и т.д.

numpy.transpose

Функция numpy.transpose используется для изменения размеров массива, формат如下:

numpy.transpose(arr,　axes)

Описание параметров:

arr：массив для обработкиaxes：список целых чисел, соответствующий размерности, обычно все размеры будут изменены.

import numpy as np
　
a　=　np.arange(12).reshape(3,4)
　
print('Исходный массив:')
print　(a　)
print('\n')
　
print　('Переместить массив: ')
print　(np.transpose(a))

Результат вывода:

Исходный массив:
[[　0　1　2　3]
　[　4　5　6　7]
　[　8　9　10　11]]
Переместить массив:
[[　0　4　8]
　[　1　5　9]
　[　2　6　10]
　[　3　7　11]]

numpy.ndarray.T подобен numpy.transpose:

import numpy as np
a　=　np.arange(12).reshape(3,4)
　
print('Исходный массив:')
print(a)
print('\n')
　
print　('Транспонировать массив: ')
print　(a.T)

Результат вывода:

Исходный массив:
[[　0　1　2　3]
　[　4　5　6　7]
　[　8　9　10　11]]
Транспонировать массив:
[[　0　4　8]
　[　1　5　9]
　[　2　6　10]
　[　3　7　11]]

numpy.rollaxis

Функция numpy.rollaxis сдвигает указанную ось в заданную позицию, формат如下:

numpy.rollaxis(arr,　axis,　start)

Описание параметров：

arr：массивaxis：ось, по которой будет произведено скольжение, относительное положение других осей не изменяетсяstart：по умолчанию равно нулю, означает полное скольжение. Перемещается до определенной позиции.

import numpy as np
　# Создан массив с тремя измерениями ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
　
print('Исходный массив:')
print(a)
print('\n')
　#　Переместить ось 2 в ось 0 (ширина в глубину)
　
print('Вызов функции rollaxis:')
print　(np.rollaxis(a,2))
　#　Переместить ось 0 в ось 1: (ширина в высоту)
print('\n')
　
print('Вызов функции rollaxis:')
print(np.rollaxis(a, 2, 1))

Результат вывода:

Исходный массив:
[[[0 1]
　　[2 3]]
　[[4 5]
　　[6 7]]]
Вызов функции rollaxis:
[[[0 2]
　　[4 6]]
　[[1 3]
　　[5 7]]]
Вызов функции rollaxis:
[[[0 2]
　　[1 3]]
　[[4 6]
　　[5 7]]]

numpy.swapaxes

Функция numpy.swapaxes используется для обмена двумя осями массива, формат如下:

numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)

arr: входной массивaxis1: целое число, соответствующее первой осиaxis2: целое число, соответствующее второму оси

import numpy as np　
　# Создан массив с тремя измерениями ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
　
print('Исходный массив:')
print(a)
print('\n')
　# Теперь меняем оси 0 ( 方向 глубины) на ось 2 ( 方 широты)
　
print('Массив после вызова функции swapaxes:')
print(np.swapaxes(a, 2, 0))

Результат вывода:

Исходный массив:
[[[0 1]
　　[2 3]]
　[[4 5]
　　[6 7]]]
Массив после вызова функции swapaxes:
[[[0 4]
　　[2 6]]
　[[1 5]
　　[3 7]]]