Die Funktion numpy.transpose() ist eine der wichtigsten Funktionen bei der Matrixmultiplikation. Diese Funktion permutiert oder reserviert die Dimension des angegebenen Arrays und gibt das geänderte Array zurück.

Die Funktion numpy.transpose() wandelt die Zeilenelemente in Spaltenelemente und die Spaltenelemente in Zeilenelemente um. Die Ausgabe dieser Funktion ist ein modifiziertes Array des Originals.

Syntax

 numpy.transpose(arr, axis=None) 

Parameter

arr: array_like

Es ist ein Ndarray. Es ist das Quellarray, dessen Elemente wir transponieren möchten. Dieser Parameter ist wichtig und spielt eine wichtige Rolle in der Funktion numpy.transpose().

axis: Liste von ints()

Wenn wir die Achse nicht angegeben haben, werden standardmäßig die Abmessungen umgekehrt, andernfalls wird die Achse entsprechend den angegebenen Werten permutiert.

Zurückkehren

Diese Funktion gibt ein Ndarray zurück. Das Ausgabearray ist das Quellarray mit permutierter Achse. Wann immer möglich, wird eine Ansicht zurückgegeben.

Beispiel 1: numpy.transpose()

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

Ausgabe:

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

Im obigen Code

• Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
• Wir haben mit der Funktion np.arange() ein Array „a“ ​​erstellt und mit der Funktion reshape() eine Form gegeben.
• Wir haben die Variable „b“ deklariert und den zurückgegebenen Wert der Funktion np.transpose() zugewiesen.
• Wir haben in der Funktion das Array „a“ ​​übergeben.
• Zuletzt haben wir versucht, den Wert von b auszugeben.

In der Ausgabe wurde das transponierte Array des ursprünglichen Arrays angezeigt.

Beispiel 2: numpy.transpose() mit Achse

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

Ausgabe:

Oracle SQL nicht gleich

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

Im obigen Code

• Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
• Wir haben mit der Funktion np.array() ein Array „a“ ​​erstellt.
• Wir haben die Variable „b“ deklariert und den zurückgegebenen Wert der Funktion np.transpose() zugewiesen.
• Wir haben das Array „a“ ​​und die Achse in der Funktion übergeben.
• Zuletzt haben wir versucht, den Wert von b auszugeben.

In der Ausgabe wurde das transponierte Array des ursprünglichen Arrays angezeigt.

Beispiel 3: Elemente mit numpy.transpose() neu positionieren

 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 

Ausgabe:

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

• Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
• Wir haben mit der Funktion np.ones() ein Array „a“ ​​erstellt.
• Wir haben die Variablen „b“ und „c“ deklariert und den zurückgegebenen Wert der Funktion np.transpose() zugewiesen.
• Wir haben das Array „a“ ​​und die Positionen der Array-Elemente in der Funktion übergeben.
• Zuletzt haben wir versucht, den Wert von b und c auszudrucken.

In der Ausgabe wurde ein Array angezeigt, dessen Elemente sich an der definierten Position im Array befinden.