- NumPy - 수학/과학 연산을 위한 파이썬 패키지
- NumPy 기초
- NumPy 어레이 만들기
- NumPy 어레이 출력하기
- NumPy 기본 연산
- NumPy 범용 함수 (ufunc)
- NumPy 인덱싱/슬라이싱/이터레이팅
- NumPy 어레이 형태 다루기
- NumPy 난수 생성 (Random 모듈)
- NumPy 다양한 함수들
- numpy.absolute
- numpy.add
- numpy.allclose
- numpy.amax
- numpy.amin
- numpy.append
- numpy.arange
- numpy.arccos
- numpy.arccosh
- numpy.arcsin
- numpy.arcsinh
- numpy.arctan
- numpy.arctanh
- numpy.argmax
- numpy.argsort
- numpy.around
- numpy.array_equal
- numpy.array_split
- numpy.array
- numpy.cbrt
- numpy.ceil
- numpy.clip
- numpy.concatenate
- numpy.copy
- numpy.cos
- numpy.cosh
- numpy.cumsum
- numpy.deg2rad
- numpy.delete
- numpy.digitize
- numpy.divide
- numpy.dot
- numpy.dsplit
- numpy.empty_like
- numpy.empty
- numpy.equal
- numpy.exp
- numpy.exp2
- numpy.expm1
- numpy.fabs
- numpy.fix
- numpy.floor_divide
- numpy.floor
- numpy.full_like
- numpy.full
- numpy.greater_equal
- numpy.greater
- numpy.hsplit
- numpy.identity
- numpy.insert
- numpy.isclose
- numpy.less_equal
- numpy.less
- numpy.linspace
- numpy.loadtxt
- numpy.log
- numpy.log1p
- numpy.log2
- numpy.log10
- numpy.matmul
- numpy.mean
- numpy.mod
- numpy.multiply
- numpy.ndarray.astype
- numpy.ndarray.flatten
- numpy.ndarray.shape
- numpy.negative
- numpy.nonzero
- numpy.not_equal
- numpy.ones_like
- numpy.ones
- numpy.polyfit
- numpy.positive
- numpy.power
- numpy.prod
- numpy.rad2deg
- numpy.random.rand
- numpy.random.randint
- numpy.random.randn
- numpy.random.seed
- numpy.random.standard_normal
- numpy.reciprocal
- numpy.remainder
- numpy.repeat
- numpy.reshape
- numpy.rint
- numpy.round_
- numpy.savetxt
- numpy.set_printoptions
- numpy.sign
- numpy.sin
- numpy.sinh
- numpy.split
- numpy.sqrt
- numpy.square
- numpy.std
- numpy.subtract
- numpy.sum
- numpy.take
- numpy.tan
- numpy.tanh
- numpy.tile
- numpy.transpose
- numpy.tril
- numpy.triu
- numpy.true_divide
- numpy.trunc
- numpy.var
- numpy.vsplit
- numpy.where
- numpy.zeros_like
- numpy.zeros
- NumPy 상수
- Python Tutorial
- NumPy Tutorial
- Matplotlib Tutorial
- PyQt5 Tutorial
- BeautifulSoup Tutorial
- xlrd/xlwt Tutorial
- Pillow Tutorial
- Googletrans Tutorial
- PyWin32 Tutorial
- PyAutoGUI Tutorial
- Pyperclip Tutorial
- TensorFlow Tutorial
- Tips and Examples
numpy.transpose¶
numpy.transpose 함수는 전치행렬(transpose matrix)을 반환합니다.
전치행렬은 아래 그림과 같이 행과 열을 교환해서 얻어지는 행렬입니다.
예제1¶
import numpy as np
a = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
b = np.transpose(a)
print(a)
print(b)
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
[[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]]
np.transpose(a)는 행렬 a에서 행과 열이 바뀐 전치행렬 b를 반환합니다.
예제2¶
import numpy as np
a = np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6]))
print(a)
print(np.transpose(a))
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
행과 열의 개수가 다를 경우에도 transpose가 이루어집니다.
어레이의 shape이 (2, 3)에서 (3, 2)로 바뀝니다.
이전글/다음글
이전글 : numpy.tile
다음글 : numpy.tril