这篇文章将为大家详细讲解有关python reshape和transpose的区别小结，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Python Reshape 与 Transpose 差异
简介 Reshape 和 Transpose 是 Numpy 库中用于操作多维数组的函数。虽然这两个函数都涉及更改数组的形状，但它们以不同的方式实现。
Reshape Reshape 函数用于更改数组的维度，而不更改其元素。它将输入数组reshape成新的形状，其中元素总数保持不变。语法如下：
numpy.reshape(array, new_shape)其中：
array是要reshape的数组。new_shape是新形状的元组。
Transpose Transpose 函数用于交换数组的维度。它将输入数组的轴对调，从而创建新的形状。语法如下：
numpy.transpose(array)其中：
array是要转置的数组。
主要差异
- 目的：Reshape 改变数组的形状，而 Transpose 交换数组的维度。
- 元素顺序：Reshape 保持元素顺序不变，而 Transpose 会更改元素顺序。
- 元素总数：Reshape 保持元素总数不变，而 Transpose 可能会更改元素总数。
- 性能：Reshape通常比 Transpose 更高效。
用法示例
Reshape
import numpy as np
array = np.arange(9).reshape((3, 3))
print(array)
# 输出：
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]Transpose
array = np.arange(9).reshape((3, 3))
print(np.transpose(array))
# 输出：
# [[0 3 6]
# [1 4 7]
# [2 5 8]]适用场景
- Reshape：当需要更改数组的维度而保持元素顺序不变时，使用 Reshape。例如，将一维数组reshape成二维矩阵。
- Transpose：当需要交换数组的维度以满足特定操作的要求时，使用 Transpose。例如，将矩阵转置以进行矩阵乘法。
总结
Reshape 和 Transpose 是 Numpy 库中用于操作多维数组的强大函数。了解它们之间的差异对于有效地使用这些函数以实现所需的结果至关重要。Reshape 更改数组的形状，而 Transpose 交换数组的维度，而不会更改元素总数。
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