我使用Python和NumPy，在“转置”方面有一些问题:
import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)
调用a.T并不是变换数组。如果a是[[]，[]]，那么它的转置是正确的，但是我需要[…，…，…]的转置。
当前回答
你可以把一个现有的向量转换成一个矩阵，方法是用一组额外的方括号把它括起来。
from numpy import *
v=array([5,4]) ## create a numpy vector
array([v]).T ## transpose a vector into a matrix
Numpy还有一个矩阵类(参见array vs. matrix)…
matrix(v).T ## transpose a vector into a matrix
其他回答
有一个方法没有在答案中描述，但在文档中描述了numpy. narray .transpose方法:
对于一维数组，这没有影响，因为转置向量就是相同的向量。要将1-D数组转换为2D列向量，必须添加一个额外维度。np.atleast2d (a)。T实现了这一点，就像a[:， np.newaxis]一样。
你可以这样做:
import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(np.atleast_2d(a).T)
这(在我看来)比使用新蜡更好。
另一个解决方案…: -)
import numpy as np
a = [1,2,4]
[1, 2, 4]
b = np.array([a]).T
数组([[1], [2], [4]])
使用两个括号对，而不是一个。这将创建一个2D数组，它可以被转置，不像您使用一个括号对创建的1D数组。
import numpy as np
a = np.array([[5, 4]])
a.T
更彻底的例子:
>>> a = [3,6,9]
>>> b = np.array(a)
>>> b.T
array([3, 6, 9]) #Here it didn't transpose because 'a' is 1 dimensional
>>> b = np.array([a])
>>> b.T
array([[3], #Here it did transpose because a is 2 dimensional
[6],
[9]])
使用numpy的shape方法来查看这里发生了什么:
>>> b = np.array([10,20,30])
>>> b.shape
(3,)
>>> b = np.array([[10,20,30]])
>>> b.shape
(1, 3)
—>列/行矩阵:
>>> a=np.array([1,2,4])
>>> a[:, None] # col
array([[1],
[2],
[4]])
>>> a[None, :] # row, or faster `a[None]`
array([[1, 2, 4]])
正如@joe-kington所说，你可以用np替换None。新蜡是为了可读性。
正如上面提到的一些评论，1D数组的转置是1D数组，所以转置1D数组的一种方法是将数组转换为如下的矩阵:
np.transpose(a.reshape(len(a), 1))
