logo

numpy.transpose() în Python

Funcția numpy.transpose() este una dintre cele mai importante funcții în înmulțirea matriceală. Această funcție permută sau rezervă dimensiunea matricei date și returnează matricea modificată.

Funcția numpy.transpose() schimbă elementele rând în elemente coloană și elementele coloană în elemente rând. Ieșirea acestei funcții este o matrice modificată a celei originale.

Sintaxă

 numpy.transpose(arr, axis=None) 

Parametrii

arr: array_like

Este un ndarray. Este matricea sursă ale cărei elemente dorim să le transpunem. Acest parametru este esențial și joacă un rol vital în funcția numpy.transpose().

axa: Listă de int()

citește fișierul excel în java

Dacă nu am specificat axa, atunci în mod implicit, aceasta inversează dimensiunile, altfel permută axa în funcție de valorile date.

Întoarcere

Această funcție returnează un ndarray. Matricea de ieșire este matricea sursă, cu axa permutată. O vizualizare este returnată ori de câte ori este posibil.

Exemplul 1: numpy.transpose()

 import numpy as np a= np.arange(6).reshape((2,3)) a b=np.transpose(a) b 

Ieșire:

 array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]]) 

În codul de mai sus

încapsulare java
  • Am importat numpy cu numele de alias np.
  • Am creat o matrice „a” folosind funcția np.arange() și am dat o formă folosind funcția reshape().
  • Am declarat variabila „b” și am atribuit valoarea returnată a funcției np.transpose().
  • Am trecut matricea „a” în funcție.
  • În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui b.

În rezultat, a fost afișată matricea transpusă a matricei originale.

Exemplul 2: numpy.transpose() cu axa

 import numpy as np a= np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) a b=np.transpose(a, (1,0)) b 

Ieșire:

 array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) array([[1, 4, 7], [2, 5, 8]]) 

În codul de mai sus

  • Am importat numpy cu numele de alias np.
  • Am creat o matrice „a” folosind funcția np.array().
  • Am declarat variabila „b” și am atribuit valoarea returnată a funcției np.transpose().
  • Am trecut matricea „a” și axa în funcție.
  • În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui b.

În rezultat, a fost afișată matricea transpusă a matricei originale.

Exemplul 3: Repoziționați elementele folosind numpy.transpose()

 import numpy as np a=np.ones((12,32,123,64)) b=np.transpose(a,(1,3,0,2)).shape b c=np.transpose(a,(0,3,1,2)).shape c 

Ieșire:

 (32L, 64L, 12L, 123L) (12L, 64L, 32L, 123L) 
  • Am importat numpy cu numele de alias np.
  • Am creat o matrice „a” folosind funcția np.ones().
  • Am declarat variabilele „b” și „c” și am atribuit valoarea returnată a funcției np.transpose().
  • Am trecut matricea „a” și pozițiile elementelor matricei în funcție.
  • În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea lui b și c.

În rezultat, a fost afișată o matrice ale cărei elemente sunt situate la poziția definită în matrice.