NumPy ndarray.T 属性

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NumPy 的ndarray.T 属性用于返回数组的转置，本质上是轴被置换的数组。

对于二维数组，它交换行和列。它不会创建新的数组，而是返回原始数组的视图，其维度已更改。

此操作对于线性代数计算和数据操作任务特别有用。

语法

NumPy ndarray.T 属性的语法如下：

ndarray.T

参数

此属性不接受任何参数。

返回值

ndarray.T 属性返回一个新数组，它是原始数组的转置。

示例 1

以下示例演示了 NumPy ndarray.T 属性的基本用法，通过交换行和列来转置二维矩阵。

import numpy as np

# Creating a 2D array (matrix)
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Transposing the matrix
transposed_matrix = matrix.T

print("Original Matrix:")
print(matrix)
print("Transposed Matrix:")
print(transposed_matrix)

输出

Original Matrix:
[[1 2]
 [3 4]]
Transposed Matrix:
[[1 3]
 [2 4]]

示例 2

在此示例中，我们展示了ndarray.T 属性如何在三维数组上工作，通过交换第一轴和第三轴。

import numpy as np

# Creating a 3D array
array_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# Transposing the 3D array
transposed_3d = array_3d.T

print("Original 3D Array:")
print(array_3d)
print("Transposed 3D Array:")
print(transposed_3d)

输出

Original 3D Array:
[[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]]

 [[ 7  8  9]
  [10 11 12]]]
Transposed 3D Array:
[[[ 1  7]
  [ 4 10]]

 [[ 2  8]
  [ 5 11]]

 [[ 3  9]
  [ 6 12]]]

示例 3

在此示例中，ndarray.T 属性更改了数组的轴，对于二维数组，有效地交换了行和列。

import numpy as np 

# Create a 3x4 array
a = np.arange(12).reshape(3, 4) 

print('The original array is:') 
print(a)  
print('\n') 

print('The transposed array is:') 
print(np.transpose(a))

输出

The original array is:
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]


The transposed array is:
[[ 0  4  8]
 [ 1  5  9]
 [ 2  6 10]
 [ 3  7 11]]