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.