python?reshape和transpose的區(qū)別小結
更新時間：2024年02月26日 09:33:40 作者：Threetiff
reshape()?和?transpose()?是用于改變數組或張量形狀的兩種不同方法,本文主要介紹了python?reshape和transpose的區(qū)別小結,具有一定參考價值,感興趣的可以了解一下
reshape() 和 transpose() 是用于改變數組或張量形狀的兩種不同方法，它們的主要區(qū)別在于如何重新排列元素以及是否可以改變軸的順序。
1 reshape()
reshape()函數用于改變數組或張量的形狀，但是不改變元素的排列順序。它只是簡單地將數組的維度重新排列，但不改變維度之間的關系。reshape()只是改變了張量的視圖，不會對數據進行重排或轉置。- 例如，對于一個形狀為 (2, 3, 4) 的數組，通過
reshape(3, 2, 4)可以將其形狀變?yōu)?(3, 2, 4)，但是數組的元素排列順序不變。 reshape()只需滿足新形狀的元素數量與原始形狀相同即可。
2 transpose()
transpose()函數用于交換數組或張量的軸的順序，從而改變元素的排列順序。- 它可以靈活地重新排列數組的軸，以滿足不同的需求。
- 例如，對于一個形狀為 (2, 3, 4) 的數組，通過
transpose(1, 0, 2)可以將其形狀變?yōu)?(3, 2, 4)，同時改變了軸的順序。 transpose()可以用于任意地改變數組軸的順序，但需要明確指定新的軸順序。
3 我遇到的問題
問題：將shape為(1, 72, 1, 169, 253)的張量變?yōu)閟hape為(1, 169, 253, 72, 1)的張量 并且不改變數據
目的是：進行維度順序的改變，但不改變他們的數據結構
一開始我使用的是reshape()
preds = preds.reshape(-1, preds.shape[3], preds.shape[4], preds.shape[1], preds.shape[2])
這樣得到的結果是錯誤的，直接按照【元素本身的排列順序】處理，破壞了數據的空間結構
因此，我得到了錯誤的結果
進行修改，
preds_new = np.transpose(preds, (0, 3, 4, 1, 2))
最終得到：
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