A função numpy.transpose() é uma das funções mais importantes na multiplicação de matrizes. Esta função permuta ou reserva a dimensão do array fornecido e retorna o array modificado.
A função numpy.transpose() transforma os elementos da linha em elementos da coluna e os elementos da coluna em elementos da linha. A saída desta função é um array modificado do original.
Sintaxe
numpy.transpose(arr, axis=None)
Parâmetros
arr: array_like
É um ndarray. É o array de origem cujos elementos queremos transpor. Este parâmetro é essencial e desempenha um papel vital na função numpy.transpose().
eixo: Lista de ints()
Se não especificamos o eixo, por padrão, ele inverte as dimensões, caso contrário, permutará o eixo de acordo com os valores fornecidos.
Retornar
Esta função retorna um ndarray. A matriz de saída é a matriz de origem, com seu eixo permutado. Uma visualização é retornada sempre que possível.
Exemplo 1: numpy.transpose()
import numpy as np a= np.arange(6).reshape((2,3)) a b=np.transpose(a) b
Saída:
array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]])
No código acima
- Importamos numpy com o nome alternativo np.
- Criamos um array 'a' usando a função np.arange() e demos uma forma usando a função reshape().
- Declaramos a variável 'b' e atribuímos o valor retornado da função np.transpose().
- Passamos o array 'a' na função.
- Por último, tentamos imprimir o valor de b.
Na saída, o array transposto do array original foi mostrado.
Exemplo 2: numpy.transpose() com eixo
import numpy as np a= np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) a b=np.transpose(a, (1,0)) b
Saída:
array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) array([[1, 4, 7], [2, 5, 8]])
No código acima
- Importamos numpy com o nome alternativo np.
- Criamos um array 'a' usando a função np.array().
- Declaramos a variável 'b' e atribuímos o valor retornado da função np.transpose().
- Passamos o array 'a' e o eixo na função.
- Por último, tentamos imprimir o valor de b.
Na saída, o array transposto do array original foi mostrado.
Exemplo 3: Reposicionar elementos usando 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
Saída:
(32L, 64L, 12L, 123L) (12L, 64L, 32L, 123L)
- Importamos numpy com o nome alternativo np.
- Criamos um array 'a' usando a função np.ones().
- Declaramos as variáveis 'b' e 'c' e atribuímos o valor retornado da função np.transpose().
- Passamos o array 'a' e as posições dos elementos do array na função.
- Por último, tentamos imprimir o valor de b e c.
Na saída, foi mostrado um array cujos elementos estão localizados na posição definida no array.