Trasponi di una matrice in numpy

Question

Ho questo array numpy:

a = np.array([[[1,2,3],[-1,-2,-3]],[[4,5,6],[-4,-5,-6]]])

b è una trasposizione di a. Voglio che B sia così:

b = np.array([[[1,-1],[2,-2],[3,-3]],[[4,-4],[5,-5],[6,-6]]])

È possibile farlo in una riga?

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MODIFICARE:

E se ho invece questo:

a = np.empty(3,dtype = object)

a[0] = np.array([[1,2,3],[-1,-2,-3]])

a[1] = np.array([[4,5,6],[-4,-5,-6]])

Come posso ottenere B?

Answer 1

Puoi farlo usando np.transpose(a,(0,2,1)):

In [26]: a = np.array([[[1,2,3],[-1,-2,-3]],[[4,5,6],[-4,-5,-6]]])

In [27]: b = np.transpose(a,(0,2,1))

In [28]: print a
[[[ 1  2  3]
  [-1 -2 -3]]

 [[ 4  5  6]
  [-4 -5 -6]]]

In [29]: print b
[[[ 1 -1]
  [ 2 -2]
  [ 3 -3]]

 [[ 4 -4]
  [ 5 -5]
  [ 6 -6]]]

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Per la tua domanda modificata con una serie di dtype=object - Non esiste un modo diretto per calcolare la trasposizione, perché Numpy non sa come trasporre un oggetto generico. Tuttavia, è possibile utilizzare la comprensione dell'elenco e trasporre ciascun oggetto separatamente:

In [90]: a = np.empty(2,dtype = object)

In [91]: a[0] = np.array([[1,2,3],[-1,-2,-3]])

In [92]: a[1] = np.array([[4,5,6],[-4,-5,-6]])

In [93]: print a
[[[ 1  2  3]
 [-1 -2 -3]] [[ 4  5  6]
 [-4 -5 -6]]]

In [94]: b = np.array([np.transpose(o) for o in a],dtype=object)

In [95]: print b
[[[ 1 -1]
  [ 2 -2]
  [ 3 -3]]

 [[ 4 -4]
  [ 5 -5]
  [ 6 -6]]]