Transpos Matriks

Dalam Python, matriks memiliki baris dan kolom. Kita dapat membuat matriks dengan cara yang berbeda, tetapi metode yang mudah adalah menggunakan daftar seperti yang ditunjukkan:

matriks = [ [1, 2, 4], [31, 17, 15] ]

Daftar di dalam daftar di atas adalah baris, dan setiap elemen di dalam daftar disebut kolom. Jadi, pada contoh di atas, kita memiliki dua baris dan tiga kolom [2 X 3].

Dan juga, pengindeksan Python dimulai dari nol.

Transpos matriks berarti di mana kita mengubah baris ke kolom atau kolom ke baris.

Mari kita bahas berbagai macam metode untuk melakukan transpos matriks.

Metode 1: Transpose a NumPy Matrix transpose()

Metode pertama yang akan kita bahas adalah Numpy. Numpy sebagian besar berurusan dengan array dengan Python, dan untuk transpose, kami memanggil metode transpose ().

Di nomor sel [24]: Kami mengimpor modul NumPy sebagai np.

Di nomor sel [25]: Kami membuat array NumPy dengan nama arr_matrix.

Di nomor sel [26]: Kami memanggil metode transpose() dan menggunakan operator titik dengan arr_matrix yang kami buat sebelumnya.

Di nomor sel [27]: Kami mencetak matriks asli (arr_matrix).

Di nomor sel [28]: Kami mencetak matriks transpos (arr_transpose), dan dari hasilnya, kami menemukan bahwa matriks kami sekarang ditranspos.

Metode 2: Menggunakan metode numpy.transpose()

Kita juga dapat mentranspos matriks dengan Python menggunakan numpy.transpose(). Dalam hal itu, kami meneruskan matriks ke metode transpose() sebagai parameter.

Di nomor sel [29], kami membuat matriks menggunakan array NumPy dengan nama arr_matrix.

Di nomor sel [30]: Kami meneruskan arr_matrix ke metode transpose () dan menyimpan hasilnya kembali ke variabel baru arr_transpose.

Di nomor sel [31]: Kami mencetak matriks asli (arr_matrix).

Di nomor sel [32]: Kami mencetak matriks transpos (arr_transpose), dan dari hasilnya, kami menemukan bahwa matriks kami sekarang ditransposisikan.

Metode 3: Transpose Matriks menggunakan perpustakaan Sympy

Pustaka Sympy adalah pendekatan lain yang membantu kita mentranspos matriks. Perpustakaan ini menggunakan matematika simbolik untuk menyelesaikan soal-soal aljabar.

Di nomor sel [33]: Kami mengimpor perpustakaan Sympy. Itu tidak datang bersama dengan Python, jadi Anda harus menginstalnya secara eksplisit ke sistem Anda sebelum menggunakan perpustakaan ini; lain, Anda akan mendapatkan error.

Di nomor sel [34]: Kami membuat matriks menggunakan perpustakaan sympy.

Di nomor sel [35]: Kami memanggil transpos (T) dengan operator titik dan menyimpan hasilnya kembali ke variabel baru sympy_transpose.

Di nomor sel [36]: Kami mencetak matriks asli (matriks).

Di nomor sel [37]: Kami mencetak matriks transpos (sympy_transpose), dan dari hasilnya, kami menemukan bahwa matriks kami sekarang ditransposisikan.

Metode 4: Transpos matriks menggunakan loop bersarang

Transpos matriks tanpa pustaka apa pun di Python adalah loop bersarang. Kami membuat matriks dan kemudian membuat matriks lain dengan ukuran yang sama dengan matriks asli untuk menyimpan hasilnya kembali setelah transpos. Kami tidak melakukan kode keras dari matriks hasil karena kami tidak mengetahui dimensi matriks di masa depan. Jadi, kami membuat ukuran matriks hasil menggunakan ukuran matriks asli itu sendiri.

Di nomor sel [38]: Kami membuat matriks dan mencetak Matriks itu.

Di nomor sel [39]: Kami menggunakan beberapa cara Pythonic untuk mengetahui dimensi matriks transpos menggunakan matriks asli. Karena jika kita tidak melakukan ini, maka kita harus menyebutkan dimensi dari matriks transpos. Namun dengan metode ini, kita tidak memperdulikan dimensi matriks.

Di nomor sel [40]: Kami menjalankan dua loop. Satu loop atas adalah untuk baris dan loop bersarang untuk kolom-bijaksana.

Di nomor sel [41]: Kami mencetak matriks asli (Matriks).

Di nomor sel [42]: Kami sedang mencetak matriks transpos (trans_Matrix), dan dari hasilnya, kami menemukan bahwa matriks kami sekarang ditransposisikan.

Metode 5: Menggunakan pemahaman daftar

Metode selanjutnya yang akan kita bahas adalah metode pemahaman daftar. Metode ini mirip dengan Python normal menggunakan loop bersarang tetapi dengan cara yang lebih Pythonic. Kami dapat mengatakan bahwa kami memiliki cara yang lebih maju untuk menyelesaikan transpos matriks dalam satu baris kode tanpa menggunakan perpustakaan.

Di nomor sel [43]: Kami membuat matriks m menggunakan daftar bersarang.

Di nomor sel [44]: Kami menggunakan loop bersarang seperti yang kami diskusikan sebelumnya tetapi di sini dalam satu baris dan juga tidak perlu menyebutkan indeks yang berlawanan[j][i], seperti yang kami lakukan pada loop bersarang sebelumnya.

Di nomor sel [45]: Kami mencetak matriks asli (m).

Di nomor sel [42]: Kami mencetak matriks transpos (trans_m), dan dari hasilnya, kami menemukan bahwa matriks kami sekarang ditransposisikan.

Metode 6: Transpose matriks menggunakan pymatrix

Pymatrix adalah pustaka ringan lainnya untuk operasi matriks dengan Python. Kita juga bisa melakukan transpose menggunakan pymatrix.

Di nomor sel [43]: Kami mengimpor perpustakaan pymatrix. Itu tidak datang bersama dengan Python, jadi Anda harus menginstalnya secara eksplisit ke sistem Anda sebelum menggunakan perpustakaan ini; lain, Anda akan mendapatkan error.

Di nomor sel [44]: Kami membuat matriks menggunakan pustaka pymatrix.

Di nomor sel [45]: Kami memanggil transpose (trans()) dengan operator titik dan menyimpan hasilnya kembali ke variabel baru pymatrix_transpose.

Di nomor sel [46]: Kami mencetak matriks asli (matriks).

Di nomor sel [47]: Kami sedang mencetak matriks transpos (pymatrix_transpose), dan dari hasilnya, kami menemukan bahwa matriks kami sekarang ditransposisikan.

Metode 7: Menggunakan metode zip

Zip adalah metode lain untuk mentranspos matriks.

Di nomor sel [63]: Kami membuat matriks baru menggunakan daftar.

Di nomor sel [64]: Kami meneruskan matriks ke zip dengan operator *. Kami memanggil setiap baris dan kemudian mengonversi baris itu ke daftar baru yang menjadi transpos matriks.

Kesimpulan: Kami telah melihat berbagai jenis metode yang dapat membantu kami dalam transpos matriks. Di mana beberapa metode menggunakan array dan daftar Numpy. Kita telah melihat bahwa membuat matriks menggunakan daftar bersarang sangat mudah dibandingkan dengan array Numpy. Kami juga telah melihat beberapa perpustakaan baru seperti pymatrix dan sympy. Pada artikel ini, kami mencoba menyebutkan semua metode transpos yang digunakan programmer.

Related Posts