Shiftdim 的内幕：探索数组维度转换的奥秘 (Shift delete删除的文件还能找回吗)

简介

Shiftdim 是一个强大的 NumPy 函数，它允许您转换数组的维度，从而以不同的方式组织数据。它是一个非常有用的工具，可以用来解决各种数据操作任务。

语法

Shiftdim 函数的语法如下：

numpy.shiftdim(array, n)

• array - 要转换维度的数组。
• n - 要移动维度的数量。正值向左移动维度，负值向右移动维度。

示例

让我们看几个示例来了解 Shiftdim 如何工作：

示例 1：向左移动维度

import numpy as np创建一个 3D 数组arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)print(arr)向左移动第一个维度shifted_arr = np.shiftdim(arr, 1)print(shifted_arr)

输出：

[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]][[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]][[[ 0  4  8 12][ 1  5  9 13][ 2  6 10 14]][[ 3  7 11 15][16 20 21 17][18 22 23 19]]]

在这个示例中，我们将一个 3D 数组向左移动第一个维度。移动后的数组形状为 (3, 2, 4)，第一个维度现在变为第二个维度，第二个维度变为第一个维度。

示例 2：向右移动维度

 向右移动第二个维度shifted_arr = np.shiftdim(arr, -1)print(shifted_arr)

输出：

[[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]][[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]][[[ 0  12][ 4  16][ 8  20]][[ 2  14][ 6  18][10 22]][[ 3  15][ 7  19][11 23]]]

在这个示例中，我们将同一个 3D数组向右移动第二个维度。移动后的数组形状为 (2, 3, 4)，第二个维度现在变为第三个维度，第三个维度变为第二个维度。

使用场景

Shiftdim 函数可以用于解决各种数据操作任务，例如：改变数组的形状：Shiftdim 可以用来改变数组的形状，使其更适合特定的目的。翻转数组：Shiftdim 可以用来翻转数组的维度，类似于 `numpy.flip` 函数。提取子阵列：Shiftdim 可以用来提取数组的子阵列，类似于 `numpy.take` 函数。对齐数组：Shiftdim 可以用来对齐两个或多个数组的维度，以便进行操作。

结论

Shiftdim 是一个强大的 NumPy 函数，它允许您转换数组的维度，从而以不同的方式组织数据。它是一个非常有用的工具，可以用来解决各种数据操作任务。通过了解 Shiftdim 的语法、示例和使用场景，您可以充分利用这个函数的强大功能。

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