Numpyで転置行列を算出する | Python
Numpyは行列の扱いがものすごく簡単です。 転置行列の記述の仕方を説明します。
転置行列
転置行列は行列に対しての要素と要素を入れ替えた行列。
{\bm{A}_{ij}}^T = \bm{A}_{ji}
行列だと下記のように要素が入れ替わっている。
{
\begin{pmatrix}
a_{1,1} & a_{1,2} & a_{1,3} \\
a_{2,1} & a_{2,2} & a_{2,3} \\
a_{3,1} & a_{3,2} & a_{3,3} \\
\end{pmatrix}
}^T =
\begin{pmatrix}
a_{1,1} & a_{2,1} & a_{3,1} \\
a_{1,2} & a_{2,2} & a_{3,2} \\
a_{1,3} & a_{2,3} & a_{3,3} \\
\end{pmatrix}
numpyで転置行列
np.array.Tとするだけで転置できる。
3×3の行列
import numpy as np
# 3×3の行列
A = np.arange(9).reshape((3, 3))
# A
print(A)
"""
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
"""
# A^T 転置行列
print(A.T)
"""
[[0 3 6]
[1 4 7]
[2 5 8]]
"""
.arange(9)は0から8までの1次元配列を作成する。.reshape((3, 3))は行列に変換している。
2×3の行列
import numpy as np
# 2×3の行列
A = np.arange(6).reshape((2, 3))
# A
print(A)
"""
[[0 1 2]
[3 4 5]]
"""
# A^T 転置行列
print(A.T)
"""
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
"""
参考
