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说到转置操作，顺便提及矩阵与数组的区别：
矩阵：数学里的概念，其元素只能是数值，这也是区别于数组的根本所在
数组：计算机中的概念，代表一种数据组织、存储方式，其元素可以是数字、也可以是字符
数组的转置操作，是借鉴了线性代数中矩阵的转置操作。将行与列对调，即第一行变成第一列…..或第一列变成第一行…..的操作即使转置操作。
1. 多维数组的转置
import numpy as np
test = np.array([[12,4,7,0],[3,7,45,81]])
test
# 以下为test输出的结果
array([[12, 4, 7, 0],
[ 3, 7, 45, 81]])
# 对test进行转置操作
test.transpose()
# 转置后得到的结果为
array([[12, 3],
[ 4, 7],
[ 7, 45],
[ 0, 81]])
2. 一维数组的转置
test = np.array([12,4,7,0]) test.shape # test.shape的结果 (4,) # 以下为test输出的结果 array([12, 4, 7, 0]) # 对test进行转置操作 result = test.transpose() # 转置后得到的结果为 array([12, 4, 7, 0]) test.shape # 一维数组（列向量）转置后的长度 (4,)
所以，对一维列向量进行转置，得到的还是一维列向量，并没有发生任何变化。经实践，这时候应借助shape属性来完成转置。详细见以下：
result.shape=(1,4) result # 这时输出result的值如下，对比与上面一个code框内的result值 array([[12, 4, 7, 0]])
这时候输出的result就是一个一行四列的一维数组了。
以上这篇numpy.transpose()实现数组的转置例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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