numpy.matrix.transpose 矩阵转置 Returns a view of the array with axes transposed. For a 1-D array, this has no effect. (To change between column and row vectors, first cast the 1-D array into a matrix object.) For a 2-D array, this is the usual matrix transpose. For an n-D arr...
【Numpy教程】21.矩阵库(Matrix) NumPy 矩阵库(Matrix) 转置矩阵 NumPy 中除了可以使用 numpy.transpose 函数来对换数组的维度,还可以使用T属性。。 例如有个 m 行 n 列的矩阵,使用 t() 函数就能转换为 n 行 m 列的矩阵。 实例 import numpy as np a = np.arange(12).reshape(3,4) print ('原数组:...
matrix_a_transpose = np.transpose(matrix_a) print("\nMatrix A Transpose (using np.transpose):") print(matrix_a_transpose) # 使用 .T 属性进行矩阵转置 matrix_a_transpose_alt = matrix_a.T print("\nMatrix A Transpose (using .T attribute):") print(matrix_a_transpose_alt) 输出结果: lua...
# 矩阵转置 def transpose(matrix): return [list(row) for row in zip(*matrix)] #矩阵水平翻转 def invert(matrix): return [row[::-1] for row in matrix] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 首先,matrix是一个二维列表,类似于: matrix = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9, 10]] 1....
transposed_matrix = matrix.T print("转置后的矩阵:") print(transposed_matrix) 输出: 转置后的矩阵: [[1 4] [2 5] [3 6]] 5. 使用np.transpose()函数 除了使用.T属性外,NumPy还提供了一个np.transpose()函数来进行矩阵转置: another_transposed_matrix = np.transpose(matrix) ...
我们可以使用numpy.transpose来计算矩阵的转置。import numpy as npA = np.array([[1,3,5], [2,2,1], [3,0,-3]])print(A.transpose())运行代码我们可以得到矩阵的转置，将列转为行，将行转为列。[[ 1 2 3] [ 3 2 0] [ 5 1 -3]]正如代码运行出的结果那样，使用Numpy我们可以...
NumPy 曾有一个专门的 matrix 类,但现在已经弃用了,所以本文会交替使用「矩阵」和「二维数组」这两个术语。 矩阵的初始化句法与向量类似: 这里必须使用双括号,因为第二个位置参数是 dtype(可选,也接受整数)。 随机矩阵生成的句法也与向量的类似: 二维索引的句法比嵌套列表更方便: view 符号的意思是当切分一个数...
在NumPy中,可以使用.T属性来实现矩阵的转置。以下是示例代码: import numpy as np # 创建一个矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用.T属性进行转置 transpose_matrix = matrix.T print(transpose_matrix) 复制代码 输出结果为: [[1 4] [2 5] [3 6]] 复制代码 注意,.T...
`transpose`函数有几种不同的用法,可以根据需要选择合适的方法。 最简单的用法是直接使用`transpose`函数对矩阵进行转置。下面是一个例子: ``` python import numpy as np #创建一个3x3的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 使用transpose函数转置矩阵 transposed_matrix = ...
transpose(matrix) print(matrix) ``` 2. 使用NumPy库 NumPy是Python中用于科学计算的核心库,提供了高效的数组操作。它的转置操作可以通过简单的 `.T` 属性完成: ```python import numpy as np matrix = np.array([ [1. 2. 3], [4. 5. 6], ...