转置矩阵 numpy

在numpy中，转置是一种行与列互换的操作，即将一个矩阵的所有行变成对应的列，所有列变成对应的行。numpy中提供了简单的方法来计算矩阵转置，即使用transpose函数或T属性。本文将介绍numpy中如何使用这两种方式进行矩阵转置。

numpy.transpose 函数

numpy.transpose函数可以接受一个数组，并返回该数组的转置矩阵。

示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
transpose_arr = np.transpose(arr)

print("Original array:")
print(arr)

print("\nTransposed array:")
print(transpose_arr)

输出：

Original array:
[[1 2]
 [3 4]]

Transposed array:
[[1 3]
 [2 4]]

在上面的示例中，我们定义了一个二维数组arr，并使用numpy.transpose函数计算其转置矩阵transpose_arr。

numpy.ndarray.T 属性

在numpy中，每个ndarray对象都具有一个T属性，返回该数组的转置矩阵。与transpose方法类似，T属性实际上返回了一个视图，而不是创建了一个新的数组。

示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
transpose_arr = arr.T

print("Original array:")
print(arr)

print("\nTransposed array:")
print(transpose_arr)

输出：

Original array:
[[1 2]
 [3 4]]

Transposed array:
[[1 3]
 [2 4]]

这里我们使用T属性计算了arr的转置矩阵。注意，T属性返回的是arr的视图，而不是创建了一个新数组。因此，修改数组arr也会同时修改其转置矩阵。

总结

numpy中提供了两个简单的方法来计算矩阵的转置: transpose函数和T属性。在大多数情况下，这两种方法的结果是相同的，但在一些特殊情况下，它们的表现可能略有不同。在工作中，您可以根据实际需要选择合适的方式来计算矩阵的转置。