logo

numpy.transpose() в Python

Функцията numpy.transpose() е една от най-важните функции в умножението на матрици. Тази функция променя или запазва размерността на дадения масив и връща модифицирания масив.

Функцията numpy.transpose() променя елементите на реда в елементи на колона и елементите на колоната в елементи на ред. Резултатът от тази функция е модифициран масив от оригиналния.

Синтаксис

 numpy.transpose(arr, axis=None) 

Параметри

arr: array_like

Това е ndarray. Това е изходният масив, чиито елементи искаме да транспонираме. Този параметър е основен и играе жизненоважна роля във функцията numpy.transpose().

ос: Списък на ints()

Ако не сме посочили оста, тогава по подразбиране тя обръща размерите, в противен случай пермутира оста според дадените стойности.

Връщане

Тази функция връща ndarray. Изходният масив е изходният масив с пермутирана ос. Когато е възможно, се връща изглед.

Пример 1: numpy.transpose()

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

Изход:

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

В горния код

  • Импортирахме numpy с псевдоним np.
  • Създадохме масив 'a' с помощта на функцията np.arange() и дадохме форма с помощта на функцията reshape().
  • Декларирахме променливата 'b' и присвоихме върнатата стойност на функцията np.transpose().
  • Предадохме масива 'a' във функцията.
  • Накрая се опитахме да отпечатаме стойността на b.

В изхода е показан транспонираният масив на оригиналния масив.

Пример 2: numpy.transpose() с ос

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

Изход:

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

В горния код

  • Импортирахме numpy с псевдоним np.
  • Създадохме масив 'a' с помощта на функцията np.array().
  • Декларирахме променливата 'b' и присвоихме върнатата стойност на функцията np.transpose().
  • Предадохме масива 'a' и оста във функцията.
  • Накрая се опитахме да отпечатаме стойността на b.

В изхода е показан транспонираният масив на оригиналния масив.

Пример 3: Препозициониране на елементи с помощта на 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 

Изход:

 (32L, 64L, 12L, 123L) (12L, 64L, 32L, 123L) 
  • Импортирахме numpy с псевдоним np.
  • Създадохме масив 'a' с помощта на функцията np.ones().
  • Декларирахме променливите „b“ и „c“ и присвоихме върнатата стойност на функцията np.transpose().
  • Предадохме масива 'a' и позициите на елементите на масива във функцията.
  • Накрая се опитахме да отпечатаме стойността на b и c.

В изхода е показан масив, чиито елементи са разположени на определената позиция в масива.