Transposer une matrice
matrice = [[1, 2, 4], [31, 17, 15]]
La liste à l'intérieur de la liste ci-dessus est une ligne, et chaque élément à l'intérieur de la liste s'appelle une colonne. Ainsi, dans l'exemple ci-dessus, nous avons deux lignes et trois colonnes [2 x 3].
Et aussi, l'indexation du Python commence à partir de zéro.
La transposition d'une matrice signifie où nous changeons les lignes en colonnes ou colonnes en lignes.
Discutons de différents types de méthodes pour faire la transposition de la matrice.
Méthode 1: Transposer une matrice Numpy Transpose ()
La première méthode dont nous allons discuter est le Numpy. Le Numpy traite principalement du tableau de Python, et pour la transposition, nous avons appelé la méthode transposée ().
Dans le numéro de cellule [24]: nous importons le module Numpy comme np.
Dans Numéro de cellule [25]: Nous créons un tableau Numpy avec le nom ARR_MATRIX.
Dans le numéro de cellule [26]: nous appelons la méthode transposée () et utilisons l'opérateur de points avec le Arr_Matrix que nous avons créé avant.
Dans le numéro de cellule [27]: nous imprimons la matrice d'origine (ar_matrix).
Dans le nombre de cellules [28]: nous imprimons la matrice de transposition (ar_transsposition), et d'après les résultats, nous avons constaté que notre matrice est maintenant transposée.
Méthode 2: Utilisation de la méthode Numpy.transposer()
Nous pouvons également transposer une matrice en python en utilisant le Numpy.Transpose (). En cela, nous passons la matrice dans la méthode Transpose () en tant que paramètre.
Dans le numéro de cellule [29], nous créons une matrice à l'aide d'un tableau Numpy avec le nom Arr_Matrix.
Dans Numéro de cellule [30]: Nous avons transmis l'ARR_MATRIX à la méthode Transpose () et stockons les résultats à une nouvelle variable ARR_TRANSPOSE.
Dans le numéro de cellule [31]: nous imprimons la matrice d'origine (Arr_Matrix).
Dans le nombre de cellules [32]: nous imprimons la matrice de transposition (ar_transspose), et d'après les résultats, nous avons constaté que notre matrice est maintenant transposée.
Méthode 3: Transposition matricielle à l'aide de la bibliothèque Sympy
Une bibliothèque symphyle est une autre approche qui nous aide à transposer une matrice. Cette bibliothèque utilise des mathématiques symboliques pour résoudre les problèmes de l'algèbre.
Dans le numéro de cellule [33]: Nous importons la bibliothèque Sympy. Cela ne vient pas avec le Python, vous devez donc l'installer explicitement sur votre système avant d'utiliser cette bibliothèque; Sinon, vous obtiendrez des erreurs.
Dans le numéro de cellule [34]: nous créons une matrice en utilisant la bibliothèque Sympy.
Dans le numéro de cellule [35]: Nous appelons le transposé (t) avec l'opérateur de points et stockons les résultats à une nouvelle variable Sympy_Transspose.
Dans le numéro de cellule [36]: nous imprimons la matrice d'origine (matrice).
Dans le nombre de cellules [37]: nous imprimons la matrice de transposition (Symy_Transspose), et d'après les résultats, nous avons constaté que notre matrice est maintenant transposée.
Méthode 4: Transposition de matrice à l'aide de boucle imbriquée
La transposition de la matrice sans bibliothèque à Python est une boucle imbriquée. Nous créons une matrice, puis créons une autre matrice de la même taille que la matrice d'origine pour ranger les résultats après la transposition. Nous ne faisons pas de code dur de la matrice des résultats parce que nous ne connaissons pas la dimension de la matrice à l'avenir. Ainsi, nous créons la taille de la matrice du résultat en utilisant la taille de la matrice d'origine elle-même.
Dans le numéro de cellule [38]: nous créons une matrice et imprimez cette matrice.
Dans le numéro de cellule [39]: Nous utilisons des moyens pythoniques pour découvrir la dimension de la matrice de transposition en utilisant la matrice d'origine. Parce que si nous ne faisons pas cela, alors nous devons mentionner la dimension de la matrice de transposition. Mais avec cette méthode, nous ne nous soucions pas des dimensions de la matrice.
Dans le numéro de cellule [40]: nous exécutons deux boucles. Une boucle supérieure est pour les lignes et la boucle imbriquée pour la colonne en termes de colonne.
Dans le numéro de cellule [41]: nous imprimons la matrice d'origine (matrice).
Dans le nombre de cellules [42]: nous imprimons la matrice de transposition (trans_matrix), et d'après les résultats, nous avons constaté que notre matrice est maintenant transposée.
Méthode 5: Utilisation de la compréhension de la liste
La prochaine méthode dont nous allons discuter est la méthode de compréhension de la liste. Cette méthode est similaire au python normal en utilisant des boucles imbriquées mais de manière plus pythonique. Nous pouvons dire que nous avons un moyen plus avancé de résoudre la transposition de la matrice dans une seule ligne de code sans utiliser de bibliothèque.
Dans le numéro de cellule [43]: nous créons une matrice M en utilisant la liste imbriquée.
Dans le numéro de cellule [44]: Nous utilisons la boucle imbriquée comme nous en discutons dans le précédent mais ici en une seule ligne et pas aussi pas à mentionner l'index opposé [J] [i], comme nous l'avons fait dans la boucle de imbrication précédente.
Dans le numéro de cellule [45]: nous imprimons la matrice d'origine (M).
Dans le nombre de cellules [42]: nous imprimons la matrice de transposition (trans_m), et d'après les résultats, nous avons constaté que notre matrice est maintenant transposée.
Méthode 6: Transposer une matrice à l'aide de Pymatrix
Le Pymatrix est une autre bibliothèque légère pour les opérations matricielles à Python. Nous pouvons également faire la transposition en utilisant le pymatrix.
Dans le numéro de cellule [43]: Nous importons la bibliothèque Pymatrix. Cela ne vient pas avec le Python, vous devez donc l'installer explicitement sur votre système avant d'utiliser cette bibliothèque; Sinon, vous obtiendrez des erreurs.
Dans le numéro de cellule [44]: nous créons une matrice à l'aide de la bibliothèque Pymatrix.
Dans Numéro de cellule [45]: Nous appelons le transposé (trans ()) avec l'opérateur de points et stockons les résultats à une nouvelle variable Pymatrix_Transspose.
Dans le numéro de cellule [46]: nous imprimons la matrice d'origine (matrice).
Dans le nombre de cellules [47]: nous imprimons la matrice de transposition (pymatrix_transspose), et d'après les résultats, nous avons constaté que notre matrice est maintenant transposée.
Méthode 7: Utilisation de la méthode zip
Le zip est une autre méthode pour transposer une matrice.
Dans le numéro de cellule [63]: Nous avons créé une nouvelle matrice en utilisant la liste.
Dans le numéro de cellule [64]: Nous avons passé la matrice au zip avec l'opérateur *. Nous appelons chaque ligne, puis convertissons cette ligne en une nouvelle liste qui devient la transposition de la matrice.
Conclusion: Nous avons vu différents types de méthodes qui peuvent nous aider dans la transposition de la matrice. Dans lequel certaines des méthodes utilisent le tableau et la liste Numpy. Nous avons vu que la création de la matrice à l'aide de la liste imbriquée est très facile par rapport au tableau Numpy. Nous avons également vu de nouvelles bibliothèques comme Pymatrix et Sympy. Dans cet article, nous essayons de mentionner toutes les méthodes de transport que le programmeur utilise.