python - 在 Numpy 中将行向量转换为列向量

Question

假设我有一个形状为 (1, 256) 的行向量。我想将其转换为 (256, 1) 形状的列向量。你会如何在 Numpy 中做到这一点？

Answer 1

您可以使用 transpose 这样做的操作:

例子:

In [2]: a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
In [5]: a.shape
Out[5]: (3, 2)

In [6]: a_trans = a.T    #or: np.transpose(a), a.transpose()
In [8]: a_trans.shape
Out[8]: (2, 3)
In [7]: a_trans
Out[7]: 
array([[1, 3, 5],
       [2, 4, 6]])

请注意，原始数组 a 仍将保持不变。转置操作只会制作一个副本并将其转置。

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如果您的输入数组是一维的，那么您可以通过引入一个新的(单例)轴作为第二维来提升该数组为列向量。下面是一个例子:

# 1D array
In [13]: arr = np.arange(6)

# promotion to a column vector (i.e., a 2D array)
In [14]: arr = arr[..., None]    #or: arr = arr[:, np.newaxis]

In [15]: arr
Out[15]: 
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5]])

In [12]: arr.shape
Out[12]: (6, 1)

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对于一维情况，另一种选择是使用 numpy.atleast_2d()接着是转置操作，as suggested by ankostis in the comments .

In [9]: np.atleast_2d(arr).T
Out[9]: 
array([[0],
       [1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5]])