NumPy 転置関数

NumPyNumPyBeginner
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はじめに

この実験では、Python の NumPy ライブラリのnumpy.transpose()関数の使い方を学びます。この関数が配列の軸を入れ替えたり逆順にしたりするためにどのように使われるかを学びます。実験が終了するときには、numpy.transpose()を使って配列を簡単に変更できるようになります。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替えて、Jupyter Notebook を使って練習します。

時々、Jupyter Notebook が読み込み終わるまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に直面した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

NumPy ライブラリをインポートする

最初のステップは、NumPy ライブラリをインポートすることです。これにより、numpy.transpose()関数を使うことができます。次のコードを実行することで行うことができます。

import numpy as np

NumPy 配列を作成する

次のステップは、numpy.transpose()関数の動作を示すために使用する NumPy 配列を作成することです。次のコードを実行することで NumPy 配列を作成できます。

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("The original array is:\n",a)

出力は次のようになります。

The original array is:
 [[1 2 3]
 [4 5 6]]

numpy.transpose()関数の使用

NumPy ライブラリのtranspose()関数は主に、配列の軸を逆順にしたり入れ替えたりするために使用されます。ここでは、この関数をどのように使用するか見てみましょう。次のコードを実行することでこの関数を使用できます。

b = np.transpose(a)
print("The modified array after transpose is:\n",b)

出力は次のようになります。

The modified array after transpose is:
 [[1 4]
  [2 5]
  [3 6]]

オプションパラメータを使ったnumpy.transpose()関数の使用

numpy.transpose()関数は、axesと呼ばれるオプションパラメータも取ることができます。このパラメータは、与えられた軸のリストに従って配列の向きを変更するために使用されます。次のコードを実行することでこのパラメータを使用できます。

c = np.transpose(a, axes=(1,0))
print("The modified array after transpose with axes is:\n",c)

出力は次のようになります。

The modified array after transpose with axes is:
 [[1 4]
  [2 5]
  [3 6]]

1 次元配列の使用

NumPy ライブラリのtranspose()関数は 1 次元配列には影響を与えません。したがって、この関数は 2 次元配列にのみ使用されます。

次のコードスニペットでこれを試すことができます。

d = np.array([1,2,3,4,5,6])
print("Array before transpose:\n",d)
e = np.transpose(d)
print("The modified array after transpose:\n",e)

出力は次のようになります。

Array before transpose:
 [1 2 3 4 5 6]
The modified array after transpose:
 [1 2 3 4 5 6]

まとめ

この実験では、NumPy ライブラリのnumpy.transpose()関数を使って配列の軸を入れ替えたり逆順にしたりする方法を学びました。オプションパラメータを使う場合と使わない場合の両方でこの関数を使う方法を学びました。また、この関数が 1 次元配列には影響を与えないことも学びました。この関数のさまざまなバリエーションや組み合わせを配列で試して、その最大限の活用を図ることができます。

まとめ

おめでとうございます!あなたは NumPy 転置関数の実験を完了しました。あなたのスキルを向上させるために、LabEx でさらに実験を行って練習することができます。