创建数组2行5列的数组,并进行转置。
时间: 2023-05-24 21:02:50 浏览: 48
A:以下是Python代码示例:
```
import numpy as np
# 创建2行5列的数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
# 转置数组(只需使用T属性即可)
transpose_arr = arr.T
print(transpose_arr)
```
输出结果:
```
array([[ 1, 6],
[ 2, 7],
[ 3, 8],
[ 4, 9],
[ 5, 10]])
```
相关问题
python 数组转置
在 Python 中,可以使用 NumPy 库来实现数组的转置操作。NumPy 是一个常用的科学计算库,提供了丰富的数组操作功能。
以下是使用 NumPy 实现数组转置的示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
# 调用数组的 T 属性进行转置
transposed_arr = arr.T
print("原始数组:")
print(arr)
print("转置后的数组:")
print(transposed_arr)
```
上述代码中,我们首先导入了 NumPy 库。然后,通过 `np.array()` 创建了一个二维数组 `arr`。接下来,使用 `arr.T` 调用数组的 T 属性,得到了转置后的数组 `transposed_arr`。
在输出结果时,我们分别打印了原始数组和转置后的数组。你可以运行以上代码,查看输出结果。
需要注意的是,使用 NumPy 进行数组转置时,只需要调用数组对象的 T 属性即可。这样实现起来非常简便。
pytorch将数组转置
在PyTorch中,可以使用`torch.transpose()`函数将数组进行转置操作。该函数接受两个参数,第一个参数是要进行转置的张量,第二个参数是指定转置的维度顺序。
以下是将数组进行转置的示例代码:
```python
import torch
# 创建一个2x3的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将数组进行转置
y = torch.transpose(x, 0, 1)
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
```
在上述示例中,`torch.transpose(x, 0, 1)`将原始张量`x`的维度0和维度1进行了交换,实现了数组的转置操作。