numpy.ma.MaskedArray.transpose

MaskedArray.transpose(*axes) [source]

एरेस के साथ एरे का दृश्य लौटाया गया।

1-डी सरणी के लिए, इसका कोई प्रभाव नहीं है। (स्तंभ और पंक्ति वैक्टर के बीच बदलने के लिए, पहले 1-डी सरणी को मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट में डालें।) 2-डी सरणी के लिए, यह सामान्य मैट्रिक्स ट्रांसपोज़ है। एक एनडी सरणी के लिए, यदि कुल्हाड़ी दी जाती है, तो उनका क्रम इंगित करता है कि कुल्हाड़ियों को कैसे अनुमति दी जाती है (उदाहरण देखें)। यदि कुल्हाड़ियाँ प्रदान नहीं की जाती हैं और a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1]) , तो a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0]) ।

पैरामीटर:	कुल्हाड़ियों : कोई नहीं, ints, या n ints का टपल कोई भी या कोई तर्क नहीं: कुल्हाड़ियों के क्रम को उलट देता है। ints का टुपल: i a.transpose() j a.transpose() स्थान पर है, इसका मतलब है a 's i a.transpose() ' बन जाता है। n ints: समान ints के n-tuple के समान है (यह फ़ॉर्म केवल tuple फ़ॉर्म के लिए "सुविधा" विकल्प के रूप में है)
यह दिखाता है:	बाहर : ndarray कुल्हाड़ियों के साथ उपयुक्त रूप से अनुमत

यह भी देखें

ndarray.T

सरणी में लौटी संपत्ति को स्थानांतरित कर दिया गया।

उदाहरण

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> a.transpose()
array([[1, 3],
       [2, 4]])
>>> a.transpose((1, 0))
array([[1, 3],
       [2, 4]])
>>> a.transpose(1, 0)
array([[1, 3],
       [2, 4]])