Funkce numpy.transpose() je jednou z nejdůležitějších funkcí při násobení matic. Tato funkce permutuje nebo rezervuje dimenzi daného pole a vrací upravené pole.

Funkce numpy.transpose() změní prvky řádku na prvky sloupce a prvky sloupce na prvky řádku. Výstupem této funkce je upravené pole původního pole.

Syntax

 numpy.transpose(arr, axis=None) 

Parametry

arr: array_like

cast sql

Je to ndarray. Je to zdrojové pole, jehož prvky chceme transponovat. Tento parametr je zásadní a hraje zásadní roli ve funkci numpy.transpose().

axis: Seznam ints()

Pokud jsme osu nespecifikovali, pak ve výchozím nastavení obrátí rozměry jinak permutuje osu podle daných hodnot.

Vrátit se

Tato funkce vrací ndarray. Výstupní pole je zdrojové pole s permutovanou osou. Kdykoli je to možné, je vrácen pohled.

Příklad 1: numpy.transpose()

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

Výstup:

čtvrtletí v podnikání

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

Ve výše uvedeném kódu

• Importovali jsme numpy s aliasem np.
• Vytvořili jsme pole 'a' pomocí funkce np.arange() a dali tvar pomocí funkce reshape().
• Deklarovali jsme proměnnou 'b' a přiřadili vrácenou hodnotu funkce np.transpose().
• Předali jsme pole 'a' ve funkci.
• Nakonec jsme zkusili vytisknout hodnotu b.

Ve výstupu bylo zobrazeno transponované pole původního pole.

Příklad 2: numpy.transpose() s osou

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

Výstup:

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

Ve výše uvedeném kódu

• Importovali jsme numpy s aliasem np.
• Vytvořili jsme pole 'a' pomocí funkce np.array().
• Deklarovali jsme proměnnou 'b' a přiřadili vrácenou hodnotu funkce np.transpose().
• Předali jsme pole 'a' a osu ve funkci.
• Nakonec jsme zkusili vytisknout hodnotu b.

Ve výstupu bylo zobrazeno transponované pole původního pole.

Příklad 3: Přemístění prvků pomocí 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 

Výstup:

0,06 jako zlomek

 (32L, 64L, 12L, 123L) (12L, 64L, 32L, 123L) 

• Importovali jsme numpy s aliasem np.
• Vytvořili jsme pole 'a' pomocí funkce np.ones().
• Deklarovali jsme proměnné 'b' a 'c' a přiřadili vrácenou hodnotu funkce np.transpose().
• Předali jsme pole 'a' a pozice prvků pole ve funkci.
• Nakonec jsme zkusili vytisknout hodnotu b a c.

Ve výstupu je zobrazeno pole, jehož prvky jsou umístěny na definované pozici v poli.