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[技术交流] 15 - 高维度转置和轴转换|【苦涩】

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发表于 2020-2-18 21:20:46 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 不二如是 于 2020-2-19 22:53 编辑

上一讲我们用小师妹的照片理解了数组的堆叠和拆分,本次学习转置和轴对换。

有言在先,概念多一些,比较容易不想看...

1.png


我们之前讲的维度,在 NumPy 中通过 axis(轴)来衡量。

上一讲的方式,对应图右边的操作。

而还有一种三维合并方式,就是图左。

图左和图右的转就涉及到了转置轴转换

关键点:
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图看完,我们上代码。

导入 NumPy 库,然后新建 3 个数组:
Snip20200219_540.png


接下来用 stack 合并 a1,a2,a3:
Snip20200219_563.png


注意图中箭头所指,是 (()) 哦!

然后用深度堆叠合并:
Snip20200219_564.png


看出二者有什么区别了吗?

没错就是一开始图里的区别。

我们可以通过 transpose 将 b1 转为 b2。

先看理解轴的玩法,看默认轴顺序下的值:
Snip20200219_565.png


(a,b,c)代表三维的轴,0,1,2 的值代表 axis 轴。

如果想变成 b2 需要换轴,改为 1,2,0(想像成立方体旋转,轴方向不变):
Snip20200219_566.png


是不是一样了呢,不懂的话对照一开始图中的轴顺序

可以通过 == 判断旋转后的是否和 b2 相同:
Snip20200219_567.png


全 True,意味着相同!


三维数组的转置

11 - 合并函数的小坑须知|【常用方法】介绍了转置。

对于二维:
a[x,y] = a[y,x]
对于三维:
b[x,y,z] = b[y,z,x]
如果你没理解上面的红色字的旋转,那就硬记

实现上面的概念就要用到 swapaxes 方法。

结合上面的例子,我们先看 b1.swapaxes(1,2):
Snip20200219_568.png


交换 1 轴和 2 轴的位置,用 transpose 就是 0 不需要变,改动后两位:
Snip20200219_569.png


记住一般形状的改变都是“视图”

下一讲我们来看快速创建指定数组。

源代码: 15TransferSwapaxe.zip (378 Bytes, 下载次数: 0, 售价: 5 鱼币)




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