转置NumPy数组

Question

我使用Python和NumPy并且在"转置"方面存在一些问题:

import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)

调用a.T不是转置数组.如果a是例如[[],[]]然后它正确转置,但我需要转置[...,...,...].

Answer 1

它完全按照预期的方式工作.一维阵列的转置仍然是一维阵列!(如果您习惯使用matlab,它基本上没有一维数组的概念.Matlab的"1D"数组是2D.)

如果你想将你的1D矢量转换为2D数组然后转置它,只需将其切片np.newaxis(或者None,它们是相同的,newaxis只是更具可读性).

import numpy as np
a = np.array([5,4])[np.newaxis]
print(a)
print(a.T)

一般来说,你不需要担心这一点.如果您只是出于习惯,添加额外维度通常不是您想要的.在进行各种计算时,Numpy会自动广播一维数组.当你只想要一个向量时,通常不需要区分行向量和列向量(它们都不是向量.它们都是2D!).

Answer 2

使用两个支架对而不是一个.这会创建一个可以转置的2D数组,与您创建的1D数组不同,如果使用一个支架对.

import numpy as np    
a = np.array([[5, 4]])
a.T

更全面的例子:

>>> a = [3,6,9]
>>> b = np.array(a)
>>> b.T
array([3, 6, 9])         #Here it didn't transpose because 'a' is 1 dimensional
>>> b = np.array([a])
>>> b.T
array([[3],              #Here it did transpose because a is 2 dimensional
       [6],
       [9]])

使用numpy的shape方法来查看这里发生了什么:

>>> b = np.array([10,20,30])
>>> b.shape
(3,)
>>> b = np.array([[10,20,30]])
>>> b.shape
(1, 3)

Answer 3

对于1D阵列:

a = np.array([1, 2, 3, 4])
a = a.reshape((-1, 1)) # <--- THIS IS IT

print a
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4]])

一旦你理解-1这里意味着"尽可能多的行",我发现这是"转置"数组最可读的方式.如果您的数组具有更高的维度,只需使用a.T.

Answer 4

您可以将现有矢量包装到一个额外的方括号中,将其转换为矩阵...

from numpy import *
v=array([5,4]) ## create a numpy vector
array([v]).T ## transpose a vector into a matrix

numpy也有一个matrix类(参见数组与矩阵)...

matrix(v).T ## transpose a vector into a matrix

Answer 5

numpy 1D数组 - >列/行矩阵:

>>> a=np.array([1,2,4])
>>> a[:, None]    # col
array([[1],
       [2],
       [4]])
>>> a[None, :]    # row, or faster `a[None]`
array([[1, 2, 4]])

正如@乔金通说,你可以替换None使用np.newaxis的可读性.

Answer 6

要将1d数组'转置'到2d列,您可以使用numpy.vstack:

>>> numpy.vstack(numpy.array([1,2,3]))
array([[1],
       [2],
       [3]])

它也适用于香草列表:

>>> numpy.vstack([1,2,3])
array([[1],
       [2],
       [3]])

Answer 7

而是用来arr[:,None]创建列向量