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【Python入門】Numpyの転置行列(T)及び配列の軸の入れ替え(transpose)の方法

Numpyの転置行列(T)及び配列の軸の入れ替え(transpose)の方法について説明します。説明するメソッドは以下になります。

  • numpy.ndarray.T
  • numpy.ndarray.transpose
  • numpy.transpose

T(転置行列)

ndarrayの転置行列について解説します(numpy.ndarray.T)。Tは転置行列を表しています。
numpy.ndarray.T — SciPy.org Numpy Manual

import numpy as np
x=np.arange(6).reshape(2,3)

print(x)
# 転置行列
print(x.T)
実行結果
[[0 1 2]
 [3 4 5]]

[[0 3]
 [1 4]
 [2 5]]

3次元以上は?

3次元以上の配列にも適用できます。

import numpy as np
# 2x3x4の行列
x=np.arange(24).reshape(2,3,4)

print(x)
print(x.shape)

# 転置行列
print(x.T)
print(x.T.shape)
実行結果
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

# shape
(2, 3, 4)

[[[ 0 12]
  [ 4 16]
  [ 8 20]]
 [[ 1 13]
  [ 5 17]
  [ 9 21]]
 [[ 2 14]
  [ 6 18]
  [10 22]]
 [[ 3 15]
  [ 7 19]
  [11 23]]]

# shape
(4, 3, 2)

変数xに対してx.Tとすることでxの転置行列が作成されているのが分かります。また、3次元以上に対しても有効です。

numpy.ndarray.transpose

ndarrayの転置行列について解説します(numpy.ndarray.transpose)。transposeは転置行列を表しています。
numpy.ndarray.transpose — SciPy.org Numpy Manual


import numpy as np
x=np.arange(6).reshape(2,3)

# 2x3の行列
print(x)
print(x.shape)

# 転置されるので3x2行列になる
print(x.transpose())
print(x.transpose().shape)
実行結果
[[0 1 2]
 [3 4 5]]

# shape
(2, 3)

[[0 3]
 [1 4]
 [2 5]]

# shape
(3, 2)

3次元以上の軸の入れ替え

3次元以上は自由な順番で軸を入れ替えることができます。transpose()()の中に軸の順番を指定することで行うことができます。

x=np.arange(24).reshape((2,3,4))

print(x)

print(x.transpose())
print(x.transpose().shape)

print(x.transpose(2,1,0))
print(x.transpose(2,1,0).shape)

print(x.transpose(2,0,1))
print(x.transpose(2,0,1).shape)
実行結果
#x
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]
 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

# x.transpose()
[[[ 0 12]
  [ 4 16]
  [ 8 20]]
 [[ 1 13]
  [ 5 17]
  [ 9 21]]
 [[ 2 14]
  [ 6 18]
  [10 22]]
 [[ 3 15]
  [ 7 19]
  [11 23]]]

# shape
(4, 3, 2)

# x.transpose(2,1,0)
[[[ 0 12]
  [ 4 16]
  [ 8 20]]
 [[ 1 13]
  [ 5 17]
  [ 9 21]]
 [[ 2 14]
  [ 6 18]
  [10 22]]
 [[ 3 15]
  [ 7 19]
  [11 23]]]

# shape
(4, 3, 2)

# x.transpose(2,0,1)
[[[ 0  4  8]
  [12 16 20]]
 [[ 1  5  9]
  [13 17 21]]
 [[ 2  6 10]
  [14 18 22]]
 [[ 3  7 11]
  [15 19 23]]]

# shape
(4, 2, 3)

numpy.transpose

numpyの転置行列について解説します(numpy.transpose)。

numpy.transoise()第一変数に対象配列第二配列に入れ替える軸の順番を入れます。

numpy.transpose — SciPy.org Numpy Manual

import numpy as np
x=np.arange(24).reshape((2,3,4))

print(x)
print(x.shape)

print(np.transpose(x,(2,1,0)))
print(np.transpose(x,(2,1,0)).shape)
実行結果
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]
 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

# shape
(2, 3, 4)

[[[ 0 12]
  [ 4 16]
  [ 8 20]]
 [[ 1 13]
  [ 5 17]
  [ 9 21]]
 [[ 2 14]
  [ 6 18]
  [10 22]]
 [[ 3 15]
  [ 7 19]
  [11 23]]]

# shape
(4, 3, 2)

まとめ

Numpyで転置行列及び軸の入れ替えの方法について説明しました。

転置行列

転置行列は以下の3つのメソッドでできます。

  • numpy.ndarray.T
  • numpy.ndarray.transpose
  • numpy.transpose

軸の入れ替え

軸の入れ替え(転置行列を含む)は以下の2つのメソッドで行うことができます。

  • numpy.ndarray.transpose
  • numpy.transpose

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