转置一个1D NumPy数组

我使用Python和NumPy，在“转置”方面有一些问题:

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

调用a.T并不是变换数组。如果a是[[]，[]]，那么它的转置是正确的，但是我需要[…，…，…]的转置。

当前回答

有一个方法没有在答案中描述，但在文档中描述了numpy. narray .transpose方法:

对于一维数组，这没有影响，因为转置向量就是相同的向量。要将1-D数组转换为2D列向量，必须添加一个额外维度。np.atleast2d (a)。T实现了这一点，就像a[:， np.newaxis]一样。

你可以这样做:

import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(np.atleast_2d(a).T)

这(在我看来)比使用新蜡更好。

其他回答

我只是巩固上面的帖子，希望它能帮助别人节省一些时间:

下面的数组有(2，)维数，它是一个一维数组，

b_new = np.array([2j, 3j])

有两种方法来转置一个1-D数组:

用“np”进行切片。或者没有。

print(b_new[np.newaxis].T.shape)
print(b_new[None].T.shape)

其他写法，以上不用T运算。!

print(b_new[:, np.newaxis].shape)
print(b_new[:, None].shape)

换行[]或使用np。矩阵，意味着增加一个新的维度。

print(np.array([b_new]).T.shape)
print(np.matrix(b_new).T.shape)

而是使用arr[:，None]创建列向量

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))

要将1d数组“转置”为2d列，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]])

对于1D数组:

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

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

一旦你理解了-1在这里意味着“需要多少行”，我发现这是最易读的“转置”数组的方式。如果你的数组是高维的，简单地使用a.T。

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