[PYTHON] NumPy 배열 전치시키기

NumPy 배열 전치시키기

파이썬과 NumPy를 사용하고 "조바꿈"문제가 있습니다.

a=array([5,4])
print a
print a.T

a.T를 호출하면 배열을 전 환하지 않습니다. a가 예를 들어 [[], []이면 올바르게 바뀌지 만 [..., ..., ...]의 조바꿈이 필요합니다.

해결법

1. ==============================

   1.그것은 예상대로 정확하게 작동합니다. 1D 배열의 조 변경은 여전히 ​​1D 배열입니다! (만약 당신이 matlab에 익숙하다면, 근본적으로 1D 배열의 개념을 가지고 있지 않습니다 .Matlab의 "1D"배열은 2D입니다.)

   그것은 예상대로 정확하게 작동합니다. 1D 배열의 조 변경은 여전히 ​​1D 배열입니다! (만약 당신이 matlab에 익숙하다면, 근본적으로 1D 배열의 개념을 가지고 있지 않습니다 .Matlab의 "1D"배열은 2D입니다.)

   1D 벡터를 2D 배열로 바꾼 다음 조바꿈 시키려면 np.newaxis (또는 None, 똑같은 것이고 newaxis는 더 읽기 쉽습니다)로 슬라이스하십시오.

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

   일반적으로 말해서, 당신은 이것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 여분의 특성 항목을 추가하는 것은 보통 습관에서 벗어나면 원하는 내용이 아닙니다. Numpy는 다양한 계산을 수행 할 때 1D 배열을 자동으로 브로드 캐스트합니다. 일반적으로 행 벡터와 열 벡터 (둘 다 벡터가 아니며 둘 다 2D입니다!)를 구별 할 필요가 없습니다. 벡터 만 필요할 때입니다.

2. ==============================

   2.하나가 아닌 두 개의 브래킷 쌍을 사용하십시오. 이렇게하면 한 쌍의 괄호 쌍을 사용하는 경우 만드는 1D 배열과 달리 2 차원 배열이 바뀔 수 있습니다.

   하나가 아닌 두 개의 브래킷 쌍을 사용하십시오. 이렇게하면 한 쌍의 괄호 쌍을 사용하는 경우 만드는 1D 배열과 달리 2 차원 배열이 바뀔 수 있습니다.

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

   보다 철저한 예 :

   >>> 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]])
   

   numpy의 모양 메서드를 사용하여 여기에서 진행되는 작업을 확인하십시오.

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

3. ==============================

   3.내가보기에 파티에 조금 늦었지만, 여기 나의 가장 좋아하는 트릭이있다.

   내가보기에 파티에 조금 늦었지만, 여기 나의 가장 좋아하는 트릭이있다.

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

   여기 -1이 "필요한만큼의 행"을 의미한다는 것을 이해하면 배열을 "변환"하는 가장 가독성있는 방법이라고 생각합니다.

4. ==============================

   4.기존 벡터를 대괄호 세트로 묶어서 행렬로 변환 할 수 있습니다 ...

   기존 벡터를 대괄호 세트로 묶어서 행렬로 변환 할 수 있습니다 ...

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

   numpy에는 또한 행렬 클래스가 있습니다 (배열 대 행렬 참조) ...

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

5. ==============================

   5.numpy 1D 배열 -> 열 / 행 행렬 :

   numpy 1D 배열 -> 열 / 행 행렬 :

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

   @ joe-kington이 말했듯이, None을 np.newaxis로 바꿀 수 있습니다.

6. ==============================

   6.1 차원 배열을 2 차원 열로 '변환'하려면 numpy.vstack을 사용할 수 있습니다.

   1 차원 배열을 2 차원 열로 '변환'하려면 numpy.vstack을 사용할 수 있습니다.

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

   바닐라 목록에도 적용됩니다.

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

7. ==============================

   7.2D 배열을 조 변경 만 할 수 있습니다. numpy.matrix를 사용하여 2D 배열을 만들 수 있습니다. 3 년이 지났지 만 지금 가능한 솔루션 세트에 추가하고 있습니다.

   2D 배열을 조 변경 만 할 수 있습니다. numpy.matrix를 사용하여 2D 배열을 만들 수 있습니다. 3 년이 지났지 만 지금 가능한 솔루션 세트에 추가하고 있습니다.

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

8. ==============================

   8.전치

   전치

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

   ~이다.

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

   코드는 다음과 같습니다.

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

   자세한 정보를 보려면 다음 링크를 클릭하십시오.

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

9. ==============================

   9.위에서 언급 한 의견 중 일부는 1D 배열의 조 변경은 1D 배열이므로 1D 배열을 조 변경하는 한 가지 방법은 배열을 다음과 같은 행렬로 변환하는 것입니다.

   위에서 언급 한 의견 중 일부는 1D 배열의 조 변경은 1D 배열이므로 1D 배열을 조 변경하는 한 가지 방법은 배열을 다음과 같은 행렬로 변환하는 것입니다.

   np.transpose(a.reshape(len(a), 1))
   

10. ==============================

    10.numpy에있는 함수의 이름은 column_stack입니다.

    numpy에있는 함수의 이름은 column_stack입니다.

    >>>a=np.array([5,4])
    >>>np.column_stack(a)
    array([[5, 4]])
    

11. ==============================

    11.또 다른 해결책은 ....-)

    또 다른 해결책은 ....-)

    import numpy as np
    
    a = [1,2,4]
    

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

12. ==============================

    12.대신 arr [:, None]을 사용하여 열 벡터를 만듭니다.

    대신 arr [:, None]을 사용하여 열 벡터를 만듭니다.

13. ==============================

    13.[5,4]의 조옮김은 [5,4]입니다.

    [5,4]의 조옮김은 [5,4]입니다.

    추신 : 2D 매트릭스를 조 변경하는 간단한 방법이 있습니다.

    zip(*a)
    

from https://stackoverflow.com/questions/5954603/transposing-a-numpy-array by cc-by-sa and MIT license