Python | Numpy numpy.transpose()
Su pagalba Numpy numpy.transpose() , Mes galime atlikti paprastą perkėlimo funkciją vienoje eilutėje naudodami numpy.transpose() Numpy metodas. Jis gali perkelti 2-D matricas, kita vertus, jis neturi jokios įtakos 1-D matricoms. Šis metodas perkelia 2-D numpy masyvą.
Parametrai:
ašys: [None, tuple of ints, or n ints] Jei kas nors nori perduoti parametrą, galite, bet ne viskas būtina. Bet jei norite, nei prisiminkite, tik praeikite (0, 1) arba (1, 0) . Kaip ir mes turime formų masyvą (2, 3), kad jį pakeistumėte (3, 2), turėtumėte pereiti (1, 0), kur 1 yra 3 ir 0 kaip 2.
Grąžinimai: ndarray
1 pavyzdys:
Šiame pavyzdyje matome, kad labai lengva perkelti masyvą tik viena eilute.
Python3
# importing python module named numpy> import> numpy as np> # making a 3x3 array> gfg> => np.array([[> 1> ,> 2> ,> 3> ],> > [> 4> ,> 5> ,> 6> ],> > [> 7> ,> 8> ,> 9> ]])> # before transpose> print> (gfg, end> => '
'> )> # after transpose> print> (gfg.transpose())> |
Išvestis:
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [[1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]]
2 pavyzdys:
Šiame pavyzdyje demonstruojame kortelių naudojimą numpy.transpose().
Python3
# importing python module named numpy> import> numpy as np> # making a 3x3 array> gfg> => np.array([[> 1> ,> 2> ],> > [> 4> ,> 5> ],> > [> 7> ,> 8> ]])> # before transpose> print> (gfg, end> => '
'> )> # after transpose> print> (gfg.transpose(> 1> ,> 0> ))> |
Išvestis:
[[1 2] [4 5] [7 8]] [[1 4 7] [2 5 8]]
2 būdas: Naudojant Numpy ndarray.T objektas.
Python3
# importing python module named numpy> import> numpy as np> > # making a 3x3 array> gfg> => np.array([[> 1> ,> 2> ,> 3> ],> > [> 4> ,> 5> ,> 6> ],> > [> 7> ,> 8> ,> 9> ]])> > # before transpose> print> (gfg, end> => '
'> )> > # after transpose> print> (gfg.T)> |
Išvestis
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [[1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]]
