在Numpy對矩陣的轉置中，我們可以用transpose()函數來處理。 這個函數的運行是非常反常理的，可能會令人陷入思維誤區。 假設有這樣那個一個三維數組(2*4*2)： array ...

今天在網上搜尋了許多博客，始終沒有真正理解numpy中的transpose()函數， transpose 的原理其實是根據維度（shape）索引決定的，舉個栗子： x = np.arange(4).reshape((2,2)) //生成一個2x2的數組print(x ...

前言 看Python代碼時，碰見 numpy.transpose 用於高維數組時挺讓人費解，通過一番畫圖分析和代碼驗證，發現 transpose 用法還是很簡單的。 正文 Numpy 文檔 numpy.transpose 中做了些解釋，transpose 作用是改變序列，下面是一些文檔 ...

1 transpose() 這個函數如果括號內不帶參數，就相當於轉置，和.T效果一樣，而今天主要來講解其帶參數。 我們看如下一個numpy的數組： 那么有： 為什么會是這樣的結果呢？對於transpose(2,1,0)，就是把之前的維度調序，即：第三個維度轉為 ...

二維矩陣的transpose函數： 　　不曉得該怎么起頭，直接上干貨。 　　transpose（）簡單來說，就相當於數學中的轉置，在矩陣中，轉置就是把行與列相互調換位置； 　　例如：隨機生成一個三行五列的二維矩陣： 　　 　　reshape的作用是隨機生成一個矩陣的行與列 ...

numpy.argsort numpy. argsort ( a, axis=-1, kind='quicksort', order=None ) [source] Returns the indices that would ...

numpy.sum numpy. sum ( a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False ) [source] Sum of array elements over ...

當 np.diag(array) 中 array是一個1維數組時，結果形成一個以一維數組為對角線元素的矩陣 array是一個二維矩陣時，結果輸出矩陣的對角線元素 ...