python - numpy 的 np.transpose(matrix) 和 np.matrix.transpose() 在二维矩阵上的区别？

Question

在没有指定轴的情况下，numpy 的 np.transpose(matrix) 和 np.matrix.transpose() 在二维矩阵上是否存在功能差异？

另外，有人可以尝试直观地解释轴规范如何工作吗？

谢谢!

Answer 1

In [16]: np.matrix.transpose
Out[16]: <method 'transpose' of 'numpy.ndarray' objects>

这与np.ndarray.transpose相同。换句话说，它是 np.matrix 子类从父 np.ndarray 继承的 transpose 方法(我们通常称之为 numpy 数组)。

np.transpose 是等效的函数，最终调用 transpose 方法。它的不同之处在于它可以首先将其输入转换为数组，例如如果输入是一个列表。当然，列表没有转置方法。

至于它的作用 - 对于二维数组，它执行通常的数学定义的转置。令其他语言的用户感到困惑的是，它将概念推广到 1d、3d 和更高维度。当您使用它时，请确保您了解一维数组和二维数组之间的区别。如果您不清楚这一点，转置将仍然是一个难题。

转置及其轴参数已在其他 SO 问题中进行了解释。我建议您在交互式 session 的同时阅读文档，在其中您可以使用不同维度的数组。

In [23]: x = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In [24]: x.transpose().shape
Out[24]: (4, 3, 2)
In [25]: x.transpose(0,2,1).shape
Out[25]: (2, 4, 3)

不要试图继承 MATLAB 直觉。