numpy.transpose() 関数は、行列乗算で最も重要な関数の 1 つです。この関数は、指定された配列の次元を並べ替えまたは予約し、変更された配列を返します。
numpy.transpose() 関数は、行要素を列要素に変更し、列要素を行要素に変更します。この関数の出力は、元の配列を変更した配列です。
構文
numpy.transpose(arr, axis=None)
パラメーター
arr: 配列のようなもの
無限ループ
NDARRAYです。これは、要素を転置するソース配列です。このパラメータは必須であり、numpy.transpose() 関数で重要な役割を果たします。
軸: ints() のリスト
軸を指定しなかった場合、デフォルトで次元が反転され、それ以外の場合は指定された値に従って軸が並べ替えられます。
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この関数は ndarray を返します。出力配列は、軸が変更されたソース配列です。可能な場合は常にビューが返されます。
ジャバFX
例 1: numpy.transpose()
import numpy as np a= np.arange(6).reshape((2,3)) a b=np.transpose(a) b
出力：
array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- np.arange() 関数を使用して配列 'a' を作成し、 reshape() 関数を使用して形状を与えました。
- 変数「b」を宣言し、np.transpose() 関数の戻り値を代入しました。
- 関数に配列 'a' を渡しました。
- 最後に、b の値を出力してみました。
出力には、元の配列の転置された配列が表示されます。
例 2: 軸を使用した numpy.transpose()
import numpy as np a= np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) a b=np.transpose(a, (1,0)) b
出力：
array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) array([[1, 4, 7], [2, 5, 8]])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- np.array() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 変数「b」を宣言し、np.transpose() 関数の戻り値を代入しました。
- 関数に配列 'a' と axis を渡しました。
- 最後に、b の値を出力してみました。
出力には、元の配列の転置された配列が表示されます。
例 3: numpy.transpose() を使用して要素を再配置する
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
出力：
(32L, 64L, 12L, 123L) (12L, 64L, 32L, 123L)
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- np.ones() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 変数「b」と「c」を宣言し、np.transpose() 関数の戻り値を割り当てました。
- 配列 'a' と配列要素の位置を関数に渡しました。
- 最後に、b と c の値を出力してみました。
出力には、配列内の定義された位置に要素が配置されている配列が表示されます。
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