[NumPy] 배열 전치 및 축 변환: np.transpose() 사용 및 설명

소개

  np.transpose(array, axes)는 NumPy에서 배열의 축을 바꾸어 배열을 전치(Transpose)하는 함수입니다. 2차원 배열의 경우 행과 열을 교환하는 것이며, 다차원 배열의 경우 원하는 축을 지정하여 배열의 구조를 변경할 수 있습니다. 이 함수는 데이터 분석, 이미지 처리, 행렬 연산 등 다양한 작업에서 자주 사용됩니다. 특히, 2차원 배열에서는 행렬의 전치를 구현하는 데 주로 쓰입니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 2x3 배열을 생성
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 배열 전치 (행과 열을 교환)
transposed_array = np.transpose(array_2d)

# 3차원 배열 전치
array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
transposed_3d = np.transpose(array_3d, (1, 0, 2))

print("2D 배열의 전치:\n", transposed_array)
print("3D 배열의 전치:\n", transposed_3d)

상세 설명

• array: 전치하려는 원본 배열입니다. 배열의 차원에 맞게 전치가 이루어집니다.
  
  • 예시: np.transpose([[1, 2], [3, 4]])는 [[1, 3], [2, 4]]로 행과 열을 교환합니다.
• axes (선택사항): 배열의 축을 변경하는 순서를 지정할 수 있습니다. 기본값은 모든 차원을 역순으로 바꿉니다.
  
  • 예시: np.transpose(array_3d, (1, 0, 2))는 3차원 배열의 첫 번째와 두 번째 축을 교환하여 배열을 재구성합니다.
• 활용
  
  • 행렬 전치: 2차원 배열의 경우 행과 열을 교환하여 전치 행렬을 만드는 데 사용됩니다.
  • 다차원 배열 처리: 다차원 배열에서 축을 교환하여 데이터를 재구성하는 작업에 유용하며, 이미지 처리, 신호 처리, 과학적 계산 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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