安徽集团网站建设提供域名申请的官方网站是什么？

安徽集团网站建设,提供域名申请的网站,做网站的创始人,河北网站建设和运营手撕 np.transpose : 三维数组的循环转置 手撕 np.transpose 2D 何为transpose ? 如上图: 二维的例子, 直观地理解就是沿着对角线拉平(对角关系左上右下依旧), 其他位置依次填充. 2. 2D数组中0,1 为原始参, 1,0 为转置参 - 原始参即数组的原始形态: 比如#x1f446;#x…手撕 np.transpose : 三维数组的循环转置 手撕 np.transpose 2D 何为transpose ? 如上图: 二维的例子, 直观地理解就是沿着对角线拉平(对角关系左上右下依旧), 其他位置依次填充. 2. 2D数组中0,1 为原始参, 1,0 为转置参 - 原始参即数组的原始形态: 比如shape为(4,2), 调用元参 即复原原始状态, 即使数组转置本身(自转)也是一样. - 转置参为转置形态: shape为(2,4), 调用转参 即进入转置状态, 当数组转置本身时, 数组会在(2,4)和(4,2)互相转换. 在2D矩阵中和.T相同 3. np.flip 和 np.rot90 rot90 : 逆时针躺平(k1)flip 翻转: shape不变, 翻转180°, 相当于连续rot902次 手撕3D转置: 源阵: arr np.array([[[11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34]],[[41,42,43,44], [51,52,53,54], [61,62,63,64]]]) (arr.shape, arr)大-中-小(zyx) ((2, 3, 4),array([[[11, 12, 13, 14],[21, 22, 23, 24],[31, 32, 33, 34]],[[41, 42, 43, 44],[51, 52, 53, 54],[61, 62, 63, 64]]])) 参数2, 轴 (0,1,2) 撕! 撕! 撕! 公转 012 – zyxshape: 大-中-小 arr012 np.transpose(arr,(0,1,2)) (arr012.shape, arr012)((2, 3, 4),array([[[11, 12, 13, 14],[21, 22, 23, 24],[31, 32, 33, 34]],[[41, 42, 43, 44],[51, 52, 53, 54],[61, 62, 63, 64]]]))021 – zxyshape: 大-小-中 ... ((2, 4, 3),array([[[11, 21, 31],[12, 22, 32],[13, 23, 33],[14, 24, 34]],[[41, 51, 61],[42, 52, 62],[43, 53, 63],[44, 54, 64]]]))120 – yzxshape: 中-大-小 ... ((3, 4, 2),array([[[11, 41],[12, 42],[13, 43],[14, 44]],[[21, 51],[22, 52],[23, 53],[24, 54]],[[31, 61],[32, 62],[33, 63],[34, 64]]]))102 – yxzshape: 中-小-大 ... ((3, 2, 4),array([[[11, 12, 13, 14],[41, 42, 43, 44]],[[21, 22, 23, 24],[51, 52, 53, 54]],[[31, 32, 33, 34],[61, 62, 63, 64]]]))201 – xzyshape: 小-大-中 ((4, 2, 3),array([[[11, 21, 31],[41, 51, 61]],[[12, 22, 32],[42, 52, 62]],[[13, 23, 33],[43, 53, 63]],[[14, 24, 34],[44, 54, 64]]]))210 – xyzshape: 小-中-大 ((4, 3, 2),array([[[11, 41],[21, 51],[31, 61]],[[12, 42],[22, 52],[32, 62]],[[13, 43],[23, 53],[33, 63]],[[14, 44],[24, 54],[34, 64]]]))自转 数组转置自身时变化: arr012 np.transpose(arr012,(0,1,2)) (arr012.shape, arr012) ...元 参: 012 -------一阶转参: 021 – 012一阶转参: 102 – 012一阶转参: 210