Транспонирование массива NumPy

Question

Я использую Python и NumPy и у меня есть некоторые проблемы с "transpose":

import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)

Invoking a.T не транспонирует массив. Если a, например, [[],[]], то оно корректно транспонируется, но мне нужна транспонирование [...,...,...].

Answer 1

Это работает точно так, как и должно. Транспонирование массива 1D по-прежнему является массивом 1D ! (Если вы привыкли к matlab, он принципиально не имеет понятия одномерного массива. Матрицы "1D" в Matlab являются двумерными.)

Если вы хотите превратить свой одномерный вектор в двумерный массив, а затем транспонировать его, просто нарежьте его с помощью np.newaxis (или None, они одинаковые, newaxis просто более читабельно).

import numpy as np
a = np.array([5,4])[np.newaxis]
print(a)
print(a.T)

Вообще говоря, вам не нужно об этом беспокоиться. Добавление дополнительного измерения обычно не то, что вы хотите, если вы просто делаете это по привычке. Numpy автоматически транслирует одномерный массив при выполнении различных вычислений. Обычно нет необходимости различать вектор строки и вектор столбца (ни один из которых не является векторами . Они оба 2D!), Когда вам нужен только вектор.

Answer 2

Используйте две пары скобок вместо одной.Это создает двумерный массив, который можно транспонировать, в отличие от создаваемого вами массива 1D, если вы используете одну пару скобок.

import numpy as np    
a = np.array([[5, 4]])
a.T

Более подробный пример:

>>> a = [3,6,9]
>>> b = np.array(a)
>>> b.T
array([3, 6, 9])         #Here it didn't transpose because 'a' is 1 dimensional
>>> b = np.array([a])
>>> b.T
array([[3],              #Here it did transpose because a is 2 dimensional
       [6],
       [9]])

Использование numpy's shape метод, чтобы увидеть, что здесь происходит:

>>> b = np.array([10,20,30])
>>> b.shape
(3,)
>>> b = np.array([[10,20,30]])
>>> b.shape
(1, 3)

Answer 3

Для одномерных массивов :

a = np.array([1, 2, 3, 4])
a = a.reshape((-1, 1)) # <--- THIS IS IT

print a
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4]])

Как только вы поймете, что здесь -1 означает «столько строк, сколько необходимо», я считаю, что это наиболее читаемый способ «транспонирования»." массив.Если ваш массив имеет большую размерность, просто используйте a.T.

Answer 4

Вы можете преобразовать существующий вектор в матрицу, заключив его в дополнительный набор квадратных скобок ...

from numpy import *
v=array([5,4]) ## create a numpy vector
array([v]).T ## transpose a vector into a matrix

numpy также имеет класс matrix (см. Массив против матрицы ) ...

matrix(v).T ## transpose a vector into a matrix

Answer 5

массив 1D -> матрица столбцов / строк:

>>> a=np.array([1,2,4])
>>> a[:, None]    # col
array([[1],
       [2],
       [4]])
>>> a[None, :]    # row, or faster `a[None]`
array([[1, 2, 4]])

И, как сказал @ joe-kington, вы можете заменить None на np.newaxis для удобства чтения.

Answer 6

Чтобы «транспонировать» массив 1d в столбец 2d, вы можете использовать numpy.vstack:

>>> numpy.vstack(numpy.array([1,2,3]))
array([[1],
       [2],
       [3]])

Это также работает для списков ванили:

>>> numpy.vstack([1,2,3])
array([[1],
       [2],
       [3]])

Answer 7

Вы можете транспонировать только 2D-массив.Вы можете использовать numpy.matrix для создания 2D-массива.Это на три года позже, но я просто добавляю к возможному набору решений:

import numpy as np
m = np.matrix([2, 3])
m.T

Answer 8

Я просто объединяю рассмотренный выше пост, надеюсь, это поможет другим сэкономить время:

Массив ниже имеет размер (2, ), это одномерный массив,

b_new = np.array([2j, 3j])  

Существует два способа транспонировать одномерный массив:

---

нарезать его с помощью "np.newaxis" или без него.!

print(b_new[np.newaxis].T.shape)
print(b_new[None].T.shape)

другой способ записи, описанный выше без операции T.!

print(b_new[:, np.newaxis].shape)
print(b_new[:, None].shape)

Wrapping [] или использование np.matrix,означает добавление нового измерения.!

print(np.array([b_new]).T.shape)
print(np.matrix(b_new).T.shape)

Answer 9

Другое решение ....: -)

import numpy as np

a = [1,2,4]

[1, 2, 4]

b = np.array([a]).T

массив ([[1], [2], [4]])

Answer 10

Транспонирование

x = [[0 1],
     [2 3]]

есть

xT = [[0 2],
      [1 3]]

ну код:

x = array([[0, 1],[2, 3]]);
np.transpose(x)        

эта ссылка для получения дополнительной информации:

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.transpose.html