La fonction numpy.transpose() est l'une des fonctions les plus importantes de la multiplication matricielle. Cette fonction permute ou réserve la dimension du tableau donné et renvoie le tableau modifié.

La fonction numpy.transpose() transforme les éléments de ligne en éléments de colonne et les éléments de colonne en éléments de ligne. Le résultat de cette fonction est un tableau modifié de celui d'origine.

Syntaxe

 numpy.transpose(arr, axis=None) 

Paramètres

arr : tableau_like

création de table oracle

C'est un ndarray. C'est le tableau source dont on veut transposer les éléments. Ce paramètre est essentiel et joue un rôle vital dans la fonction numpy.transpose().

axis : Liste des entiers()

Si nous n'avons pas spécifié l'axe, alors par défaut, il inverse les dimensions sinon permute l'axe en fonction des valeurs données.

Retour

Cette fonction renvoie un ndarray. Le tableau de sortie est le tableau source, avec son axe permuté. Une vue est renvoyée chaque fois que possible.

Exemple 1 : numpy.transpose()

 import numpy as np a= np.arange(6).reshape((2,3)) a b=np.transpose(a) b 

Sortir:

 array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) array([[0, 3], [1, 4], [2, 5]]) 

Dans le code ci-dessus

• Nous avons importé numpy avec le nom d'alias np.
• Nous avons créé un tableau 'a' à l'aide de la fonction np.arange() et donné une forme à l'aide de la fonction reshape().
• Nous avons déclaré la variable 'b' et attribué la valeur renvoyée par la fonction np.transpose().
• Nous avons passé le tableau 'a' dans la fonction.
• Enfin, nous avons essayé d'imprimer la valeur de b.

Dans la sortie, le tableau transposé du tableau d'origine a été affiché.

Exemple 2 : numpy.transpose() avec axe

 import numpy as np a= np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) a b=np.transpose(a, (1,0)) b 

Sortir:

 array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) array([[1, 4, 7], [2, 5, 8]]) 

Dans le code ci-dessus

• Nous avons importé numpy avec le nom d'alias np.
• Nous avons créé un tableau 'a' en utilisant la fonction np.array().
• Nous avons déclaré la variable 'b' et attribué la valeur renvoyée par la fonction np.transpose().
• Nous avons passé le tableau 'a' et l'axe dans la fonction.
• Enfin, nous avons essayé d'imprimer la valeur de b.

Dans la sortie, le tableau transposé du tableau d'origine a été affiché.

texte souligné en CSS

Exemple 3 : repositionner des éléments à l'aide de 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 

Sortir:

 (32L, 64L, 12L, 123L) (12L, 64L, 32L, 123L) 

• Nous avons importé numpy avec le nom d'alias np.
• Nous avons créé un tableau 'a' en utilisant la fonction np.ones().
• Nous avons déclaré les variables 'b' et 'c' et attribué la valeur renvoyée par la fonction np.transpose().
• Nous avons passé le tableau 'a' et les positions des éléments du tableau dans la fonction.
• Enfin, nous avons essayé d’imprimer la valeur de b et c.

Dans la sortie, un tableau a été affiché dont les éléments sont situés à la position définie dans le tableau.