关于python转置函数是的信息

python transpose

transpose python转置函数是，可以对矩阵的维度进行转换,下面看一个例子：

在这里做一个简单的假设:这个操作是把每一个维度都当作一个索引python转置函数是，对应于python转置函数是，

[123]--000

[456]--010 ------ 所以python转置函数是我们对变换首先对一个维度进行固定，对另外两个

[789]--101 维度进行操作

[101112]--111

[[[ 1 4]

[ 2 5]

[ 3 6]]

这说明假设错误。

[[ 7 10]

[ 8 11]

[ 9 12]]]

这说明这个炒作本质是对矩阵进行转置。转置的含义就是沿着数据中心，对数据进行对换。

参考变换方式：

相关问答

Q1: python 文本文件数据转置

首先你要安装numpy

代码

import numpy as np

data = np.genfromtxt( "./test.txt" )  

transpose_data = np.transpose( data )

print transpose_data

3. 结果

[[ 1996.077302  1996.546676  1997.016105  1997.48559   1997.95513

   1998.424725  1998.894376]

 [    7.00504      6.95287      5.05128      4.08699      4.89696

      5.6374       5.76822 ]]

Q2: python中怎样让数据列转置

需求:

你需要转置一个二维数组,将行列互换.

讨论:

你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如:

arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]]

列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:

print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))]

[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11],[3, 6, 9, 12]]

另一个更快和高级一些的方法,可以使用zip函数:

print map(list,

zip(*arr))

本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦.

有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别.

Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速.

在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置.

在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为list,

所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表).

import itertools

print map(list,

itertools.izip(*arr))

但是,在特定的情况下,上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加.

关于*args和**kwds语法:

*args(实际上,*号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量,当你使用这个语法的时候(比如,你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定,并保留所有的位置信息,

而不是具体的变量.当你使用这个方法传递参数时,变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器).

**kwds语法在Python中用于接收命名参数.当你用这个方式传递参数时,Python将变量和一个dict绑定,保留所有命名参数,而不是具体的变量值.当你传递参数时,变量必须是dict类型(或者是返回值为dict类型的表达式).

如果你要转置很大的数组,使用Numeric Python或其它第三方包,它们定义了很多方法,足够让你头晕的.

相关说明:

zip(...)

zip(seq1 [,

seq2 [...]]) - [(seq1[0], seq2[0] ...),

(...)]

Return a

list of tuples, where each tuple contains the i-th element

from each of

the argument sequences. The returned list is truncated

in length to

the length of the shortest argument sequence.

Q3: python中transpose是什么意思

transpose 英[trænˈspəʊz] 美[trænˈspoʊz]

vt. 数移项; 使变位; 音使变调; 变换顺序;

vi. 进行变换;

n. 转置阵;

[例句]Genetic engineers transpose or exchange bits of hereditary material from one organism to the next

遗传工程师将某一生物的小段遗传物质调换到另一生物，或与其互换。

[其他] 第三人称单数：transposes 复数：transposes 现在分词：transposing过去式：transposed 过去分词：transposed

Q4: Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中python转置函数是的常见函数不太python转置函数是了解python转置函数是，今天小编就整理出来分享给大家。

Numpy是Python的一个科学计算的库python转置函数是，提供python转置函数是了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数

1.where()按条件返回数组的索引值

2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个

4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组

6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度

a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组

a.transpose,a.T转置数组a

数组组合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合

3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合

4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩

1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m

2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性

1.a.dtype数组a的数据类型

2.a.shape数组a的维度

3.a.ndim数组a的维数

4.a.size数组a所含元素的总个数

5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数

6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算

1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差

3.a.prod()数组a的所有元素的乘积

4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数

6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

Q5: python矩阵转置怎么做？

def transpose(L):

    T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)]

    return T

python转置函数是的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python转置函数是的信息别忘了在本站进行查找喔。