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今天就跟大家聊聊有關如何使用numpy.transpose()函數轉置數組，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
說到轉置操作，順便提及矩陣與數組的區別：
矩陣：數學里的概念，其元素只能是數值，這也是區別于數組的根本所在
數組：計算機中的概念，代表一種數據組織、存儲方式，其元素可以是數字、也可以是字符
數組的轉置操作，是借鑒了線性代數中矩陣的轉置操作。將行與列對調，即第一行變成第一列…..或第一列變成第一行…..的操作即使轉置操作。
1. 多維數組的轉置
import numpy as np test = np.array([[12,4,7,0],[3,7,45,81]]) test # 以下為test輸出的結果 array([[12, 4, 7, 0], [ 3, 7, 45, 81]]) # 對test進行轉置操作 test.transpose() # 轉置后得到的結果為 array([[12, 3], [ 4, 7], [ 7, 45], [ 0, 81]])
2. 一維數組的轉置
test = np.array([12,4,7,0]) test.shape # test.shape的結果 (4,) # 以下為test輸出的結果 array([12, 4, 7, 0]) # 對test進行轉置操作 result = test.transpose() # 轉置后得到的結果為 array([12, 4, 7, 0]) test.shape # 一維數組（列向量）轉置后的長度 (4,)
所以，對一維列向量進行轉置，得到的還是一維列向量，并沒有發生任何變化。經實踐，這時候應借助shape屬性來完成轉置。詳細見以下：
result.shape=(1,4) result # 這時輸出result的值如下，對比與上面一個code框內的result值 array([[12, 4, 7, 0]])
看完上述內容，你們對如何使用numpy.transpose()函數轉置數組有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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