Функція numpy.transpose() є однією з найважливіших функцій у множенні матриць. Ця функція змінює або резервує розмірність заданого масиву та повертає змінений масив.

Функція numpy.transpose() перетворює елементи рядків на елементи стовпців, а елементи стовпців — на елементи рядків. Результатом цієї функції є модифікований масив оригінального.

Синтаксис

 numpy.transpose(arr, axis=None) 

Параметри

arr: array_like

Це ndarray. Це вихідний масив, елементи якого ми хочемо транспонувати. Цей параметр є важливим і відіграє життєво важливу роль у функції numpy.transpose().

axis: список ints()

Якщо ми не вказали вісь, то за замовчуванням він змінює розміри на протилежні, інакше змінює вісь відповідно до заданих значень.

Повернення

Ця функція повертає ndarray. Вихідний масив є вихідним масивом з переставленою віссю. Перегляд повертається, коли це можливо.

Приклад 1: numpy.transpose()

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

Вихід:

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

У наведеному вище коді

• Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
• Ми створили масив «a» за допомогою функції np.arange() і надали форму за допомогою функції reshape().
• Ми оголосили змінну 'b' і присвоїли повернуте значення функції np.transpose().
• Ми передали масив 'a' у функцію.
• Нарешті, ми спробували надрукувати значення b.

У вихідних даних було показано транспонований масив вихідного масиву.

Приклад 2: numpy.transpose() з axis

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

Вихід:

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

У наведеному вище коді

• Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
• Ми створили масив 'a' за допомогою функції np.array().
• Ми оголосили змінну 'b' і присвоїли значення, яке повертає функція np.transpose().
• Ми передали у функцію масив 'a' і вісь.
• Нарешті, ми спробували надрукувати значення b.

У вихідних даних було показано транспонований масив вихідного масиву.

Приклад 3: змініть розташування елементів за допомогою 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 

Вихід:

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

• Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
• Ми створили масив 'a' за допомогою функції np.ones().
• Ми оголосили змінні «b» і «c» і присвоїли значення, яке повертає функція np.transpose().
• Ми передали масив 'a' і позиції елементів масиву у функції.
• Нарешті, ми спробували надрукувати значення b і c.

У вихідних даних було показано масив, елементи якого розташовані у визначеній позиції в масиві.