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。
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
而是使用arr[:,None]创建列向量
其他回答
numpy中的函数名为column_stack。
>>>a=np.array([5,4])
>>>np.column_stack(a)
array([[5, 4]])
你只能对2D数组进行转置。您可以使用numpy。矩阵来创建一个2D数组。这迟了三年,但我只是在可能的解决方案中添加了一些:
import numpy as np
m = np.matrix([2, 3])
m.T
而是使用arr[:,None]创建列向量
你可以使用np.expand_dims()函数来调换一个1-D数组(平面数组),就像你的例子中那样:
>>> a = np.expand_dims(np.array([5, 4]), axis=1)
array([[5],
[4]])
Np.expand_dims()将为所选轴添加一个维度。在本例中,我们使用axis=1,它增加了一个列维度,有效地调换了原始平面数组。
—>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@joe-kington所说,你可以用np替换None。新蜡是为了可读性。