Funkcija numpy.transpose() jedna je od najvažnijih funkcija u množenju matrica. Ova funkcija mijenja ili rezervira dimenziju zadanog polja i vraća izmijenjeni niz.

Funkcija numpy.transpose() mijenja elemente reda u elemente stupca i elemente stupca u elemente reda. Izlaz ove funkcije je modificirani niz izvornog.

Sintaksa

 numpy.transpose(arr, axis=None) 

Parametri

arr: sličan_nizu

To je ndarray. To je izvorni niz čije elemente želimo transponirati. Ovaj je parametar bitan i igra vitalnu ulogu u funkciji numpy.transpose().

os: popis ints()

Ako nismo naveli os, tada prema zadanim postavkama preokreće dimenzije, inače mijenja os prema zadanim vrijednostima.

Povratak

Ova funkcija vraća ndarray. Izlazni niz je izvorni niz, s permutiranom osi. Pogled se vraća kad god je to moguće.

Primjer 1: numpy.transpose()

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

Izlaz:

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

U gornjem kodu

• Uvezli smo numpy s alias imenom np.
• Stvorili smo polje 'a' pomoću funkcije np.arange() i dali oblik pomoću funkcije reshape().
• Deklarirali smo varijablu 'b' i dodijelili vraćenu vrijednost funkcije np.transpose().
• Proslijedili smo niz 'a' u funkciji.
• Na kraju, pokušali smo ispisati vrijednost b.

U izlazu je prikazano transponirano polje izvornog polja.

Primjer 2: numpy.transpose() s osi

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

Izlaz:

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

U gornjem kodu

• Uvezli smo numpy s alias imenom np.
• Stvorili smo niz 'a' pomoću funkcije np.array().
• Deklarirali smo varijablu 'b' i dodijelili vraćenu vrijednost funkcije np.transpose().
• U funkciju smo proslijedili niz 'a' i os.
• Na kraju, pokušali smo ispisati vrijednost b.

U izlazu je prikazano transponirano polje izvornog polja.

Primjer 3: Premještanje elemenata pomoću 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 

Izlaz:

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

• Uvezli smo numpy s alias imenom np.
• Stvorili smo niz 'a' pomoću funkcije np.ones().
• Deklarirali smo varijable 'b' i 'c' i dodijelili vraćenu vrijednost funkcije np.transpose().
• Proslijedili smo niz 'a' i položaje elemenata niza u funkciji.
• Na kraju, pokušali smo ispisati vrijednost b i c.

U izlazu je prikazan niz čiji se elementi nalaze na definiranoj poziciji u nizu.