基本上转置函数的作用是交换数组的形状和步长:

>>> a = np.ones((1,2,3))

>>> a.shape
(1, 2, 3)

>>> a.T.shape
(3, 2, 1)

>>> a.strides
(48, 24, 8)

>>> a.T.strides
(8, 24, 48)

在一维numpy数组(rank-1数组)的情况下，形状和跨距是1元素元组，不能交换，这样的一维数组的转置返回它不变。相反，您可以将“行向量”(形状(1,n)的numpy数组)转置为“列向量”(形状(n, 1)的numpy数组)。为了实现这一点，你必须首先将你的1D numpy数组转换为行向量，然后交换形状和跨步(转置它)。下面是一个函数:

from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

def transpose(a):
    a = np.atleast_2d(a)
    return as_strided(a, shape=a.shape[::-1], strides=a.strides[::-1])

例子:

>>> a = np.arange(3)
>>> a
array([0, 1, 2])

>>> transpose(a)
array([[0],
       [1],
       [2]])

>>> a = np.arange(1, 7).reshape(2,3)
>>> a     
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

>>> transpose(a)
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

当然你不需要这样做，因为你有一个一维数组，你可以直接通过a. remodeling((-1, 1))或a[:， None]将它重塑为(n, 1)数组。我只是想演示一下如何对数组进行转置。

正如上面提到的一些评论，1D数组的转置是1D数组，所以转置1D数组的一种方法是将数组转换为如下的矩阵:

np.transpose(a.reshape(len(a), 1))

它的工作原理和预期的完全一样。一维数组的转置仍然是一维数组!(如果你习惯了matlab，它基本上没有一维数组的概念。Matlab的“1D”数组是2D的。)

如果你想把你的一维向量变成一个二维数组，然后转置它，只需用np对它进行切片。newaxis(或None，它们是一样的，只是newaxis更可读)。

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

一般来说，你不需要担心这个。如果你只是出于习惯，添加额外的维度通常不是你想要的。Numpy会在进行各种计算时自动广播一个1D数组。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的!)当你只想要一个向量时。

另一个解决方案…: -)

import numpy as np

a = [1,2,4]

[1, 2, 4]

b = np.array([a]).T

数组([[1], [2], [4]])

使用两个括号对，而不是一个。这将创建一个2D数组，它可以被转置，不像您使用一个括号对创建的1D数组。

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

更彻底的例子:

>>> 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)

基本上转置函数的作用是交换数组的形状和步长:

>>> a = np.ones((1,2,3))

>>> a.shape
(1, 2, 3)

>>> a.T.shape
(3, 2, 1)

>>> a.strides
(48, 24, 8)

>>> a.T.strides
(8, 24, 48)

在一维numpy数组(rank-1数组)的情况下，形状和跨距是1元素元组，不能交换，这样的一维数组的转置返回它不变。相反，您可以将“行向量”(形状(1,n)的numpy数组)转置为“列向量”(形状(n, 1)的numpy数组)。为了实现这一点，你必须首先将你的1D numpy数组转换为行向量，然后交换形状和跨步(转置它)。下面是一个函数:

from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

def transpose(a):
    a = np.atleast_2d(a)
    return as_strided(a, shape=a.shape[::-1], strides=a.strides[::-1])

例子:

>>> a = np.arange(3)
>>> a
array([0, 1, 2])

>>> transpose(a)
array([[0],
       [1],
       [2]])

>>> a = np.arange(1, 7).reshape(2,3)
>>> a     
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

>>> transpose(a)
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

当然你不需要这样做，因为你有一个一维数组，你可以直接通过a. remodeling((-1, 1))或a[:， None]将它重塑为(n, 1)数组。我只是想演示一下如何对数组进行转置。