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说到转置操作，顺便提及矩阵与数组的区别：
矩阵：数学里的概念，其元素只能是数值，这也是区别于数组的根本所在
数组：计算机中的概念，代表一种数据组织、存储方式，其元素可以是数字、也可以是字符
数组的转置操作，是借鉴了线性代数中矩阵的转置操作。将行与列对调，即第一行变成第一列…..或第一列变成第一行…..的操作即使转置操作。
1. 多维数组的转置
import numpy as np
test = np.array([[12,4,7,0],[3,7,45,81]])
test
# 以下为test输出的结果
array([[12, 4, 7, 0],
[ 3, 7, 45, 81]])
# 对test进行转置操作
test.transpose()
# 转置后得到的结果为
array([[12, 3],
[ 4, 7],
[ 7, 45],
[ 0, 81]])
2. 一维数组的转置
test = np.array([12,4,7,0]) test.shape # test.shape的结果 (4,) # 以下为test输出的结果 array([12, 4, 7, 0]) # 对test进行转置操作 result = test.transpose() # 转置后得到的结果为 array([12, 4, 7, 0]) test.shape # 一维数组（列向量）转置后的长度 (4,)
所以，对一维列向量进行转置，得到的还是一维列向量，并没有发生任何变化。经实践，这时候应借助shape属性来完成转置。详细见以下：
result.shape=(1,4) result # 这时输出result的值如下，对比与上面一个code框内的result值 array([[12, 4, 7, 0]])
这时候输出的result就是一个一行四列的一维数组了。
以上这篇numpy.transpose()实现数组的转置例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/11/15
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。