Python Numpy.transpose() 함수

  1. numpy.transpose()의 구문:
  2. 반환
  3. 예제 코드: numpy.transpose()메서드
  4. 예제 코드: numpy.transpose()메서드에서axes 매개 변수 설정

Python Numpy numpy.transpose()는 입력 배열의 축을 반전하거나 단순히 입력 배열을 전치합니다.

numpy.transpose()의 구문:

numpy.transpose(ar, 
                axes=None)

매개 변수

ar 배열로 변환 할 수있는 배열 또는 객체입니다.
axis 튜플 또는 정수 목록. 순열 후 축의 순서를 지정합니다.

반환

2 차원 인 경우 입력 배열의 전치를 반환하지만 1 차원 인 경우 입력 배열은 변경되지 않습니다.

예제 코드: numpy.transpose()메서드

import numpy as np

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

print("Matrix x:")
print(x)

x_transpose=np.transpose(x)
print("\nTranspose of Matrix x:")
print(x_transpose)

산출:

Matrix x:
[[2 3 3]
 [3 2 1]]

Transpose of Matrix x:
[[2 3]
 [3 2]
 [3 1]]

입력 배열 x의 전치 버전을 반환합니다. 행렬 x의 행은 행렬 x_transpose의 열이되고 행렬 x의 열은 행렬 x_transpose의 행이됩니다.

그러나numpy.transpose()메서드에서 1 차원 배열을 전달하면 반환 된 배열에 변화가 없습니다.

import numpy as np

x=np.array([2,3,3])

print("Matrix x:")
print(x)

x_transpose=np.transpose(x)
print("\nTranspose of Matrix x:")
print(x_transpose)

산출:

Matrix x:
[2 3 3]

Transpose of Matrix x:
[2 3 3]

np.transpose()메서드를 통과 한 후에도 1 차원 배열이 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

예제 코드: numpy.transpose()메서드에서axes 매개 변수 설정

import numpy as np

x = np.random.random((1, 2, 3, 5))

print("Shape of x:")
print(x.shape)

x_permuted=np.transpose(x, (3, 0, 2,1))

print("\nShape of x_permuted:")
print(x_permuted.shape)

산출:

Shape of x:
(1, 2, 3, 5)

Shape of x_permuted:
(5, 1, 3, 2)

여기서axesnumpy.transpose()메소드에 두 번째 매개 변수로 전달됩니다.

반환 된 배열의ith 축은 입력 배열의axes[i]-th 축이됩니다.

따라서 위의x 예에서0th 축은x_permuted1st 축이됩니다.