Chuyển đổi ma trận trong đầu vào của người dùng Python

Bạn có thể sử dụng hàm

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

2 hoặc

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

3 để hoán vị hoặc đặt trước thứ nguyên của ma trận đầu vào. Chuyển vị của ma trận có được bằng cách di chuyển dữ liệu cột sang hàng và dữ liệu hàng sang cột. Các hàm

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

4 này chủ yếu được sử dụng để chuyển đổi mảng 2 chiều. Điều này không hiển thị bất kỳ ảnh hưởng nào đối với mảng một chiều, Khi bạn thử hoán vị mảng 1 chiều, nó sẽ trả về dạng xem chưa sửa đổi của mảng ban đầu

Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích khái niệm về hàm Python NumPy

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

5 và sử dụng hàm này để đảo ngược kích thước của ma trận đã cho. Nếu bạn muốn hoán vị một mảng, hãy tham khảo hàm NumPy transpose()

1. Ví dụ nhanh về ma trận chuyển vị NumPy

Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách hoán vị ma trận NumPy

# Below are the quick examples

# Example 1: Use matrix.transpose() method
# get the transpose of matrix
arr = np.matrix('[4, 8; 1, 12]')
arr2 = arr.transpose()

# Example 2:  Use numpy.transpose() function 
# Get the transpose of array
arr = np.array
arr2 = arr.transpose([[1, 2, 4, 3],[1, 3, 5, 6]])

# Example 3: Use numpy.mutiply() function 
arr2 = np.multiply(arr, arr1)

2. Cú pháp của ma trận NumPy. chuyển vị()

Sau đây là cú pháp của ma trận. chức năng chuyển vị ()

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

2. 1 Các tham số của ma trận NumPy. chuyển vị()

Phải mất hai tham số

• 
  # Syntax of numpy.matrix.transpose() 
  matrix.transpose(a, axes)
  

  0 – Ma trận đầu vào

• 
  # Syntax of numpy.matrix.transpose() 
  matrix.transpose(a, axes)
  

  1 – Danh sách các số nguyên, tương ứng với các kích thước. Theo mặc định, kích thước được đảo ngược. Nếu ai muốn truyền tham số thì bạn có thể nhưng không bắt buộc. Nhưng nếu bạn muốn thì nhớ chỉ vượt qua (0, 1) hoặc (1, 0). Giống như bạn có ma trận hình dạng (2, 3) để thay đổi nó (3, 2), bạn nên chuyển (1, 0) trong đó 1 là 2 và 0 là 3

2. 2 Giá trị trả về của ma trận. chuyển vị()

Nó trả về một dạng xem của mảng với các trục được hoán vị, mảng kết quả sẽ có dạng mảng được hoán vị

3. Cách sử dụng ma trận NumPy. chuyển vị()

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

5 này trả về một mảng NumPy bằng cách hoán đổi (hoán đổi) từng hàng và cột tương ứng. Mảng mới được gọi là chuyển vị của ma trận đã cho. Nếu bạn có ma trận dạng (X, Y) thì phép chuyển vị của ma trận sẽ có dạng (Y, X)

import numpy as np
# Create matrix with numpy
arr = np.matrix('[4, 8; 1, 12]')
# Get the transpose of matrix
arr2 = arr.transpose()
print(arr2)

# Output
# [[ 4  1]
# [ 8 12]]

4. Sử dụng chức năng chuyển đổi NumPy()

Ngoài ra, chúng ta có thể đảo ngược kích thước của một mảng nhất định bằng cách sử dụng 

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

3. Hãy tạo mảng NumPy bằng hàm 

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

4 và chạy hàm hoán vị để biến đổi

# Create a numpy array
arr = np.array([[1, 2, 4, 3],[1, 3, 5, 6]])
# Use numpy.transpose() function 
arr2 = arr.transpose()
print(arr2)

# Output :
# [[1 1]
# [2 3]
# [4 5]
# [3 6]]

5. Sử dụng NumPy. phép nhân () thành phép nhân ma trận

Nếu bạn muốn nhân ma trận theo từng phần tử, bạn có thể sử dụng numpy. hàm multi() hoặc numpy. chức năng dấu chấm ()

import numpy as np
 
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[1, 2, 4, 3],[1, 3, 5, 6]])
arr1 = np.array([[2, 3, 6, 5],[4, 6, 2, 1]])
                 
# Use numpy.mutiply() function 
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

Sản lượng dưới sản lượng

________số 8

6. Sự kết luận

Trong bài viết này, tôi đã giải thích cách hoán vị ma trận bằng cách sử dụng hàm

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

5 với các ví dụ

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thảo luận về cách nhận đầu vào ma trận từ người dùng trong Python. Đầu vào từ khách hàng có thể được lấy theo hai cách. Chúng ta hãy nhìn vào hai trong số họ

Thuật ngữ "ma trận" dùng để chỉ phân phối dữ liệu hình chữ nhật và có lẽ là các số. Nói cách khác, đó là một mảng dữ liệu hoặc số hình chữ nhật/hình vuông. Trong một ma trận, các mục nằm ngang được gọi là 'hàng', trong khi các phần tử dọc được gọi là 'cột'. ' Thứ tự của một ma trận được định nghĩa là "r x c" nếu nó có "r" hàng và "c" cột. Mỗi mục trong ma trận có thể là một số nguyên, một giá trị dấu phẩy động hoặc thậm chí là một số phức

Thí dụ

Các cách lấy Ma trận làm Đầu vào

Chúng tôi có thể chấp nhận ma trận đầu vào của người dùng bằng Python theo nhiều cách khác nhau. Sau đây là một số phương thức ma trận đầu vào của người dùng Python

Phương pháp - 1

Chúng ta có thể sử dụng "vòng lặp for" bên trong vòng lặp for để sắp xếp cả hàng và cột của ma trận có kích thước do người dùng cung cấp

Đầu vào

đầu ra

Give the number of rows:2
Give the number of columns:3
Please give the entries row-wise:
3
5
2
7
4
6
3 5 2 
7 4 6

Để viết hai vòng lặp for trên một dòng

Đầu vào

đầu ra

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

0

Phương pháp - 2

Numpy và hàm map() đang được sử dụng

NumPy, một gói Python nổi bật, là một trong những gói được sử dụng rộng rãi nhất. Thư viện này là thứ bắt buộc phải có cho bất kỳ dự án máy tính khoa học nào. Nó cũng hữu ích cho các mảng nhiều chiều và vì ma trận thực sự là một mảng hình chữ nhật, chúng tôi sẽ sử dụng nó cho đầu vào của người dùng

Đầu vào

đầu ra

# Syntax of numpy.matrix.transpose() 
matrix.transpose(a, axes)

1

Phương pháp - 3

Sử dụng các giá trị được phân tách bằng dấu cách, mỗi lần một hàng. Và sau đó sử dụng các hàm map() và int để chuyển đổi từng hàm. Nhìn vào mã