Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 사망
- 추가납입
- 심장질환
- Vue.js
- 코딩
- 웹개발
- 프론트엔드
- 급성심근경색증
- 보험
- 가입
- 특약
- 프로그래밍
- 교보생명
- PythonProgramming
- 뇌출혈
- Java
- 변환
- 자바스크립트
- jQuery
- 보험료
- javascript
- 문자열
- 수수료
- 인출수수료
- 납입
- 교보
- 파이썬
- python
- 리스트
- 중도인출
Archives
- Today
- Total
SeouliteLab
[Python/파이썬] Numpy.transpose() - 전치 행렬 변환 본문
Numpy.transpose() - 전치 행렬 변환
예제 1: 1차원 배열의 전치
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
transposed_arr = np.transpose(arr)
print(transposed_arr)
위의 예제는 1차원 배열을 전치하여 결과를 출력합니다. 1차원 배열의 경우에는 전치를 해도 원래 배열과 동일한 형태를 가집니다.
예제 2: 2차원 배열의 전치
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transposed_arr = np.transpose(arr)
print(transposed_arr)
이 예제에서는 2차원 배열을 전치하여 출력합니다. 2차원 배열의 경우에는 행과 열이 서로 바뀌게 됩니다.
예제 3: 다차원 배열의 전치
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
transposed_arr = np.transpose(arr)
print(transposed_arr)
이 예제에서는 3차원 배열을 전치하여 출력합니다. 다차원 배열의 경우에는 축(axis)의 순서가 변경됩니다.
예제 4: axes 매개변수를 사용한 전치
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transposed_arr = np.transpose(arr, axes=(1, 0))
print(transposed_arr)
이 예제에서는 axes 매개변수를 사용하여 배열의 축을 변경하여 전치를 수행합니다.
예제 5: 배열 형태 변경과 함께 전치
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
reshaped_arr = arr.reshape(3, 2)
transposed_arr = np.transpose(reshaped_arr)
print(transposed_arr)
이 예제에서는 배열의 형태를 변경한 후에 전치를 수행합니다. 결과적으로 원래 배열의 행과 열이 서로 바뀐 형태가 됩니다.
예제 6: 전치를 이용한 행렬 곱셈
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.matmul(A, np.transpose(B))
print(result)
이 예제에서는 전치를 이용하여 행렬 곱셈을 수행합니다. 행렬 B를 전치하여 A와 곱셈을 수행하면 행렬 곱셈이 가능해집니다.
'프로그래밍' 카테고리의 다른 글
[Python/파이썬] numpy.append(), 배열 추가하기 (0) | 2024.03.01 |
---|---|
[Python/파이썬] Numpy - where() 사용 방법 (0) | 2024.03.01 |
[Python/파이썬] Numpy - random 모듈, 난수 배열 생성 (0) | 2024.03.01 |
[Python/파이썬] Numpy의 ndarray 사용 방법 알아보기 (0) | 2024.03.01 |
[Python/파이썬] Numpy의 numpy.linspace() 함수를 사용하여 동일 간격 숫자 배열 생성하기 (0) | 2024.03.01 |