Hướng dẫn is .t transpose in python? - là chuyển vị .t trong python?

>>> x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
>>> x
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])
>>> x.T
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  4.]])
>>> x = np.array([1.,2.,3.,4.])
>>> x
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> x.T
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])

>>> m = np.matrix('[1, 2; 3, 4]')
>>> m
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
>>> m.getT()
matrix([[1, 3],
        [2, 4]])

Chuyển đổi của một ma trận thu được bằng cách di chuyển dữ liệu hàng đến dữ liệu cột và cột sang các hàng. Nếu chúng ta có một mảng hình dạng (x, y) thì chuyển đổi của mảng sẽ có hình dạng (y, x).

Ma trận numpy chuyển đổi ()

Mô -đun Python Numpy chủ yếu được sử dụng để làm việc với các mảng trong Python. Chúng ta có thể sử dụng hàm Transpose () để có được sự chuyển đổi của một mảng.

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(f'Original Array:\n{arr1}')

arr1_transpose = arr1.transpose()

print(f'Transposed Array:\n{arr1_transpose}')

Output:

Original Array:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Transposed Array:
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

Chuyển đổi một mảng giống như đối tượng

Hàm Transpose () hoạt động với một mảng giống như đối tượng, chẳng hạn như một danh sách lồng nhau.

arr1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

arr1_transpose = np.transpose(arr1)

Kết quả sẽ giống như chương trình trước đó. Tham khảo: API Doc

Hàm numpy.transpose () là một trong những hàm quan trọng nhất trong phép nhân ma trận. Hàm này thấm hoặc đặt trước kích thước của mảng đã cho và trả về mảng đã sửa đổi.

Hàm numpy.transpose () thay đổi các phần tử hàng thành các phần tử cột và các phần tử cột thành các phần tử hàng. Đầu ra của hàm này là một mảng được sửa đổi của bản gốc.

Cú pháp

Thông số

ARR: Array_Like

Đó là một ndarray. Đó là mảng nguồn có các yếu tố chúng tôi muốn chuyển vị. Tham số này là điều cần thiết và đóng một vai trò quan trọng trong chức năng numpy.transpose ().

Trục: Danh sách Ints ()

Nếu chúng ta không chỉ định trục, thì theo mặc định, nó sẽ đảo ngược các kích thước nếu không sẽ hoán vị trục theo các giá trị đã cho.

Trở về

Hàm này trả về một ndarray. Mảng đầu ra là mảng nguồn, với trục của nó được hoán vị. Một chế độ xem được trả lại bất cứ khi nào có thể.

Ví dụ 1: numpy.transpose ()

Output:

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

Trong mã trên

• Chúng tôi đã nhập Numpy với tên bí danh NP.
• Chúng tôi đã tạo một mảng 'A' bằng cách sử dụng hàm np.arange () và đưa ra một hình dạng bằng cách sử dụng hàm định hình lại ().
• Chúng tôi đã khai báo biến 'B' và được gán giá trị trả về của hàm np.transpose ().
• Chúng tôi đã vượt qua mảng 'A' trong hàm.
• Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của b.

Trong đầu ra, mảng chuyển của mảng ban đầu đã được hiển thị.

Ví dụ 2: numpy.transpose () với trục

Output:

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

Trong mã trên

• Chúng tôi đã nhập Numpy với tên bí danh NP.
• Chúng tôi đã tạo một mảng 'A' bằng cách sử dụng hàm np.arange () và đưa ra một hình dạng bằng cách sử dụng hàm định hình lại ().
• Chúng tôi đã khai báo biến 'B' và được gán giá trị trả về của hàm np.transpose ().
• Chúng tôi đã vượt qua mảng 'A' trong hàm.
• Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của b.

Trong đầu ra, mảng chuyển của mảng ban đầu đã được hiển thị.

Ví dụ 2: numpy.transpose () với trục

Output:

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

• Chúng tôi đã nhập Numpy với tên bí danh NP.
• Chúng tôi đã tạo một mảng 'A' bằng cách sử dụng hàm np.arange () và đưa ra một hình dạng bằng cách sử dụng hàm định hình lại ().
• Chúng tôi đã khai báo biến 'B' và được gán giá trị trả về của hàm np.transpose ().
• Chúng tôi đã vượt qua mảng 'A' trong hàm.
• Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của b.

Trong đầu ra, mảng chuyển của mảng ban đầu đã được hiển thị.

Sự khác biệt giữa .t và chuyển đổi () trong numpy là gì?

Có một chức năng chuyển vị trong Python?

Là cột Python hay hàng