Pythonの数値計算モジュールであるNumPyのアレイに対する行・列の入れ替え(転置)に関わるメソッドを記載する。

ソースコード

Python 3系の書式で記載。一見だと転置処理がわかりにくい場合もあるので、末尾の公式ドキュメント(サンプルソース記載有り)も合わせて参照して理解度を確認した方が良い。

import numpy as np# 4x4のアレイを作成 (reshape(row, col)メソッドでrow行col列のアレイへ修正arr = np.arange(16).reshape((4,4))print("arr == \n", arr)# .Tで転置したアレイを出力(arr自体は書き換わらない)print("arr.T == \n", arr.T)# transpose()メソッドでも同様に転置される。print("arr.transpose() == \n", arr.transpose())# transpose(n1, n2, n3...)と引数入れ替え順序を指定可能# 指定できる引数の数は次元数で指定数値は0, 1, ...print("arr.transpose(1, 0) == \n", arr.transpose(1, 0))# この場合、↑の結果はarr.transpose()、arr.Tと同値。# 軸の入れ替えとしてはswapaxes()もあるprint("arr.swapaxes(0,1) == \n", arr.swapaxes(0,1))# 3次元の行列を作成arr3d = np.arange(12).reshape((3,2,2))print("\n arr3d == \n", arr3d)# 下記のtransposeの意味は、2x2行列(3つ)の要素の順序は同じくし# 2x2行列内の転置を行う。print("arr3d.transpose((0,2,1)) == \n", arr3d.transpose((0,2,1)))

実行結果

arr == [[ 0  1  2  3] [ 4  5  6  7] [ 8  9 10 11] [12 13 14 15]]arr.T == [[ 0  4  8 12] [ 1  5  9 13] [ 2  6 10 14] [ 3  7 11 15]]arr.transpose() == [[ 0  4  8 12] [ 1  5  9 13] [ 2  6 10 14] [ 3  7 11 15]]arr.transpose(1, 0) == [[ 0  4  8 12] [ 1  5  9 13] [ 2  6 10 14] [ 3  7 11 15]]arr.swapaxes(0,1) == [[ 0  4  8 12] [ 1  5  9 13] [ 2  6 10 14] [ 3  7 11 15]] arr3d == [[[ 0  1]  [ 2  3]] [[ 4  5]  [ 6  7]] [[ 8  9]  [10 11]]]arr3d.transpose((0,2,1)) == [[[ 0  2]  [ 1  3]] [[ 4  6]  [ 5  7]] [[ 8 10]  [ 9 11]]]

参考サイト

• numpy.transpose — NumPy v1.11 Manual
• numpy.swapaxes — NumPy v1.11 Manual

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