import numpy as np s = np.arange(100).reshape(2, 2, 25) # 对于数组s,交换0轴和1轴，输出结果

可以使用transpose函数对数组进行轴的交换操作，具体实现如下：

s = np.arange(100).reshape(2, 2, 25)
s = s.transpose((1, 0, 2))
print(s.shape)

输出结果为：

(2, 2, 25)

其中，transpose函数的参数为一个元组，表示需要交换的轴的顺序。在本例中，(1, 0, 2)表示将原数组的0轴和1轴交换。

相关问题

解释一下import numpy as np n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2)

这段代码首先导入了 NumPy 库并将其命名为 np，然后创建了一个一维数组，其中包含 24 个连续的整数。接下来，使用 reshape() 函数将这个一维数组转换为一个四维数组，该四维数组的形状为 (2, 3, 2, 2)。具体而言，它有两个第一维元素，每个元素包含三个第二维元素，每个第二维元素包含两个第三维元素，每个第三维元素包含两个第四维元素。

1.以下程序的执行结果是 import numpy as np a=np.arange (12) . reshape (2, 6)c=a. ravel () с[0]=100 print (a)

执行结果为：

[[100   1   2   3   4   5]
 [  6   7   8   9  10  11]]

解释如下：

首先，我们导入了NumPy库，并创建了一个包含12个元素的一维数组a，然后将其重新形状为2×6的二维数组。

接下来，我们使用ravel()函数将数组a展平成一个一维数组，并将其赋值给变量c。

然后，我们将c的第一个元素修改为100。

最后，我们打印原始数组a的内容，可以看到数组a的第一个元素也被修改为了100。这是因为在执行c=a.ravel()时，变量c和数组a共享了相同的内存空间，所以对c的修改也会影响到数组a。