La funzione numpy.transpose() è una delle funzioni più importanti nella moltiplicazione di matrici. Questa funzione permuta o riserva la dimensione dell'array specificato e restituisce l'array modificato.
La funzione numpy.transpose() modifica gli elementi di riga in elementi di colonna e gli elementi di colonna in elementi di riga. L'output di questa funzione è un array modificato di quello originale.
Sintassi
numpy.transpose(arr, axis=None)
Parametri
arr: array_like
È una cosa strana. È l'array di origine di cui vogliamo trasporre gli elementi. Questo parametro è essenziale e svolge un ruolo vitale nella funzione numpy.transpose().
asse: elenco di int()
Se non abbiamo specificato l'asse, per impostazione predefinita inverte le dimensioni altrimenti permuta l'asse in base ai valori specificati.
Ritorno
Questa funzione restituisce un ndarray. L'array di output è l'array di origine, con il relativo asse permutato. Quando possibile, viene restituita una vista.
Esempio 1: numpy.transpose()
import numpy as np a= np.arange(6).reshape((2,3)) a b=np.transpose(a) b
Produzione:
array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]])
Nel codice sopra
- Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
- Abbiamo creato un array 'a' utilizzando la funzione np.arange() e abbiamo dato una forma utilizzando la funzione reshape().
- Abbiamo dichiarato la variabile 'b' e assegnato il valore restituito dalla funzione np.transpose().
- Abbiamo passato l'array 'a' nella funzione.
- Infine, abbiamo provato a stampare il valore di b.
Nell'output è stato mostrato l'array trasposto dell'array originale.
Esempio 2: numpy.transpose() con asse
import numpy as np a= np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) a b=np.transpose(a, (1,0)) b
Produzione:
array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) array([[1, 4, 7], [2, 5, 8]])
Nel codice sopra
- Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
- Abbiamo creato un array 'a' utilizzando la funzione np.array().
- Abbiamo dichiarato la variabile 'b' e assegnato il valore restituito dalla funzione np.transpose().
- Abbiamo passato l'array 'a' e l'asse nella funzione.
- Infine, abbiamo provato a stampare il valore di b.
Nell'output è stato mostrato l'array trasposto dell'array originale.
Esempio 3: riposizionare gli elementi utilizzando 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
Produzione:
(32L, 64L, 12L, 123L) (12L, 64L, 32L, 123L)
- Abbiamo importato Numpy con il nome alias np.
- Abbiamo creato un array 'a' utilizzando la funzione np.ones().
- Abbiamo dichiarato le variabili 'b' e 'c' e assegnato il valore restituito dalla funzione np.transpose().
- Abbiamo passato l'array 'a' e le posizioni degli elementi dell'array nella funzione.
- Infine, abbiamo provato a stampare il valore di b e c.
Nell'output è stato mostrato un array i cui elementi si trovano nella posizione definita nell'array.