如何在Python中将行转换为列[重复]答案

【问题标题】：How to convert row to column in Python [duplicate]如何在Python中将行转换为列[重复]
【发布时间】：2019-08-09 11:45:47
【问题描述】：

我有如下数据。

[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34.] <br>

(34,)

但我想做这个 (1,34)。
当我像使用 np.reshape 时

np.reshape(data, (1,34))

我得到如下数据。

[[ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
  19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34.]]

(1, 34)

但这对我来说看起来很奇怪。你能推荐一个解决方案吗？
%np.transpose 不会改变任何东西。

【问题讨论】：

我不清楚你到底在问什么。你应该用更好的例子来详细说明。
据我了解，您希望行成为列，列成为行。假设您的数据存储在data，请尝试使用data.T。就像@Leonid 说的，你的问题不是很清楚。
“但这对我来说看起来很奇怪。” 这对我来说是正确的，这就是你所说的你想要的。
@hridayns, data 是一个形状为 (34,) 的一维数组。在numpy中，转置操作交换现有维度；它不会创建新的维度。所以在一维数组上，转置操作什么都不做。
一个 (1,34) 形状数组显示为一个包含 1 个元素的列表 - 该元素本身就是一个列表 - 一个包含 34 个元素的列表。这就是奇怪的显示所显示的，对吧？按照惯例，我们将二维数组的第一个维度视为行数，将第二个维度视为列数。一维数组只有元素（没有行或列）。

标签： python numpy

【解决方案1】：

所以使用 numpy 的 reshape()，它会改变数组的维度。这些维度必须是元素总和的因子。在您的情况下，您的数组有 34 个值，因此您只有 4 个选项。您的维度可能为 (1,34) 或 (2,17)，如下所示：

    array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
        17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32,
        33, 34]])

和

array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
        17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
        34]])

或者您可以使用 (34, 1) 执行上述相反操作：

array([[ 1],
       [ 2],
       [ 3],
       [ 4],
       [ 5],
         .
         .
       [34]

或者 finally (17, 2) 看起来像：

array([[ 1,  2],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [ 9, 10],
       [11, 12],
       [13, 14],
       [15, 16],
       [17, 18],
       [19, 20],
       [21, 22],
       [23, 24],
       [25, 26],
       [27, 28],
       [29, 30],
       [31, 32],
       [33, 34]])

这是因为 34 只分解为 2 * 17 或 17 * 2。

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以使用数组的转置到 (df.T) 来获得所需的输出。

【讨论】：