在 Numpy 中转置一维数组而不转换为矩阵答案

【问题标题】：Transpose a 1-dimensional array in Numpy without casting to matrix在 Numpy 中转置一维数组而不转换为矩阵
【发布时间】：2019-04-17 15:25:01
【问题描述】：

我的目标是将行向量转换为列向量，反之亦然。 numpy.ndarray.transpose 的文档说：

对于一维数组，这不起作用。（要在列向量和行向量之间切换，首先将一维数组转换为矩阵对象。）

但是，当我尝试这个时：

my_array = np.array([1,2,3])
my_array_T = np.transpose(np.matrix(myArray))

我确实得到了想要的结果，尽管是矩阵形式 (matrix([[66],[640],[44]]))，但我也得到了这个警告：

PendingDeprecationWarning：矩阵子类不是表示矩阵或处理线性代数的推荐方法（请参阅https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html）。请调整您的代码以使用常规 ndarray。
my_array_T = np.transpose(np.matrix(my_array))

那么我该如何正确转置ndarray？

【问题讨论】：

看起来应该删除文档字符串中的建议或更改为不建议使用numpy.matrix。

标签： python arrays numpy matrix transpose

【解决方案1】：

如果您的数组是my_array，并且您想将其转换为列向量，您可以这样做：

my_array.reshape(-1, 1)

对于行向量，您可以使用

my_array.reshape(1, -1)

这两个也可以转置，并且可以按预期工作。

【讨论】：

【解决方案2】：

一维数组本身是一次转置，这与 Matlab 中的一维数组不存在并且至少是二维的相反。

你想要的是重塑它：

my_array.reshape(-1, 1)

或者：

my_array.reshape(1, -1)

取决于你想要什么样的向量（列向量或行向量）。

-1 类似于广播，使用所有可能的元素，1 创建第二个必需的维度。

【讨论】：

my_array[:, None] 也会进行所需的整形。
同意，这也是重塑的一种方式。

【解决方案3】：

IIUC，使用reshape

my_array.reshape(my_array.size, -1)

【讨论】：

这里有一个额外的hing，你的意思可能是(-1, 1)，这个例子中的-1实际上是一个1。
@MatthieuBrucher 1 和 -1 都可以 ;)
是的，除了-1做额外的计算，最简单的是(-1, 1)。
@MatthieuBrucher 时差真的很可以忽略不计，但仍然公平；）