简 介： 本文对于 numpy中的转置Transpose和.T以及轴对换swapaxis 中关于numpy矩阵的轴交换函数进行了测试。并对于深度学习中的图像数据进行处理。 参考文章： 标签：11,arr,转置,Transpose,对换,transpose,维度,swapaxes,print 来源： 关键词： 矩阵，轴交换
矩阵轴交换
# Python序列转置项目方案
## 1. 项目背景
在数据分析和科学计算的领域，序列（Sequence）是极为重要的数据结构。 Python 提供了多种方式来处理序列，这其中包括对序列的转置操作。转置操作通常用于将行和列进行互换，尤其是在处理二维数据（如矩阵）时显得尤为重要。本项目旨在设计一个简单的 Python 函数，实现多种数据结构的转置功能，并通过样例代码展示其使用方法。
## 2
# 广播：Numpy中的强大特性
Numpy是Python中最流行的数值计算库之一，它提供了丰富的功能和高效的数组操作。其中一个强大的特性就是广播（broadcasting），它能够在不同形状的数组之间进行计算，从而简化了代码并提高了性能。
## 什么是广播？
广播是Numpy中用于处理不同形状数组之间的计算的机制。当两个数组的形状不完全相同时，广播能够自动地调整数组的形状，使其能够进行元素
原创
2023-09-07 06:57:26
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1.序列序列是一个用于存储多个值的连续空间，每个值都对应一个整数编号，称为索引。序列结构主要有列表、元组、集合、字典和字符串2.索引正向递增索引，取值范围[0,N-1]反向递减索引，取值范围[-1,-N] 下面我们用索引遍历一下字符串序列s="helloworld"
# 正向递增索引
for i in range(0,len(s)):
print(s[i])
print("------
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2023-09-23 11:29:54
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前两篇博文写了Dataframe的基本概念，创建方法和索引，今天最后写一下Dataframe的基本技巧，包括数据查看、转置、添加、修改、删除值、对齐、排序等（1）数据查看、转置df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100,
columns = ['a','b'])#创建Dataframe
print
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2023-10-01 10:55:12
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python list转置和前后反转的例子list/tuple转置：以二维grid[][]为例：grid = [[row[i] for row in grid] for i in range(len(grid[0]))]效果如图：list/tuple反转：
for i in range(10): # fanzhuan
grid[i].reverse()效果如图：以上这篇python list转置和
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2024-02-27 17:02:16
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变换成如下格式 import pandas as pd
from win32com.client import Dispatch
import openpyxl
import xlsxwriter
workbook=xlsxwriter.Workbook('you.xlsx')
worksheet=workbook.add_worksheet()
da
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2023-06-27 15:23:46
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是的，绵阳老板说得有道理。做交易，绝大多数时间要盯着布朗运动看……还是做实业，能静下心来，不管是做研究也好，或者做开发也好。内心充实，不浮躁。实业不是讽刺金融。而是说，要静心做好复习工作，光是整天参加考试没用。做组合回测，而数据又是从关系型数据库中来的，像下图这样。但其实我更希望它摆成这样，才有助于向量化操作。日期601318.SH600050.SH600000.SH2017/9/1每一天的收盘价
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2023-05-30 23:53:34
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# Python中的共轭转置和转置
在科学计算和工程应用中，矩阵的转置和共轭转置（也称为厄米转置）扮演着重要的角色。本文将介绍这两个概念的定义、实现以及它们在Python中的应用，尤其是利用NumPy库来进行矩阵操作。
## 什么是转置和共轭转置？
### 转置
矩阵的转置是将其行和列进行交换的操作。设有一个矩阵 \( A \)，其元素为 \( A[i][j] \)，转置后的矩阵 \( A
关于NumPy中tanspose函数的理解tanspose函数高维数组的转置，有时候比较费脑子，这里对于三维转置，想了一种取巧的快捷理解和推导方式，仅供参考。In [2]: import numpy as npIn [3]: arr = np.arange(16).reshape((2,2,4))In [4]: arrrOut[4]:array([[[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6,
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2023-07-11 00:30:03
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矩阵：数学里的概念，其元素只能是数值，这也是区别于数组的根本所在
数组：计算机中的概念，代表一种数据组织、存储方式，其元素可以是数字、也可以是字符
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2023-06-02 22:52:43
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最近看代码的时候，老是出现np.transpose()这个用法，但是对其中的原理还是不甚了解，今天就来总结一下，以及这个用法对图像的结果及效果。参数 a:输入数组 axis: int类型的列表，这个参数是可选的。默认情况下，反转的输入数组的维度，当给定这个参数时，按照这个参数所定的值进行数组变换。 返回值 p:ndarray 返回转置过后的原数组的视图。给大家举个例子。对于一维
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2023-08-14 14:26:23
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# 如何实现 NumPy 和 Python 的对应版本
在软件开发中，选择合适的库和版本至关重要，尤其是在数据科学和机器学习领域。NumPy 是 Python 中一个强大的数值计算库，而确保 NumPy 版本与 Python 版本相对应，可以避免很多兼容性问题。下面，我们将带你通过几个简单的步骤实现这一目标。
## 步骤流程
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-29 03:11:41
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在Python的numpy中，对类似array=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]];的二维数组的转置，就一句话array.T。其实不使用numpy，单纯使用Python，代码也不长，同样也是一行。不过在此之前，先说明Python中map函数与zip(*)的使用。一、map函数首先Python中的map函数是很简单的。意为将第二个参数（一般是数组）中的每一个项，处理为第一个参数的类型
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2023-06-08 19:48:47
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numpy有很多方法进行转置，这里由于时间和精力限制（主要是我实在比较懒，有一个基本上一直能使的，就懒得看其他的了），其他方法我没研究，这里我总结的东西，如果有问题，欢迎各路大佬拍砖一、创建矩阵： 使用numpy库的matrix函数：matrix() 结果： 二、创建向量： 使用numpy的array()函数： 结果： 注意：使用该方法，我们得
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2023-06-02 23:01:41
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对于 \(n\) 维向量 \(f\)\(f_i = f_i + c \times f_j\\\)\(f_i = f_i \times c\)\(\operatorname{swap}(f_i,f_j)\)（其中 \(c\) 是与 \(f\)（上面那三种线性运算都可以写成一个简单的 \(n \times n\) 的矩阵（初等矩阵）左乘 \(f\)。）那么因为矩阵有结合律，对 \(f\) 作一系列线
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2023-12-13 09:28:44
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对于一维数组：>>> import numpy as np
>>> t=np.arange(4) # 插入值0-3
>>> t
array([0, 1, 2, 3])
>>> t.transpose()
array([0, 1, 2, 3])
>>>由上可
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2023-10-15 09:39:14
226阅读
Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame1. 导包In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd2. 创建DataFrame对象2.1 通过numpy
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2023-09-17 15:01:36
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NumPy 数组在进行转置时不会实际移动内存中的任何数据 位置只是改变对原始矩阵的索引方式 ，比如我原来是行索引现在变为列索引了转置是一种视图并不是对原数组的复制数组转置拥有transpose方法，也有特殊的T属性对于numpy数组的转置仅限于一维和二维数组，使用的是 numpy中的T 属性创建一个0-15的一维数组，并且对它进行了数组重组，变为 2 x 2 x 4的三维数组，并对它进行转置imp
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2023-10-11 10:48:18
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学习内容：掌握python的数据类型掌握python数据转置函数学习产出：1、数据类型一、数字型整型 --int浮点型–float布尔型–boolean=True、False复数类型–complex =( 3-91j)二、字符串–str 1、可用：单引号、双引号、三引号 例子：strvar1 = '123'
strvar2 = "123,数字"
strvar3 = """
转义字符：\ + 字符
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2024-06-19 15:05:17
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