Pourquoi « a.T » ne transpose-t-il pas un tableau NumPy 1D ?

Comment transposer un tableau NumPy 1D

Lorsque vous travaillez avec la bibliothèque NumPy de Python, comprendre le concept de transposition est crucial pour manipuler des tableaux. Cependant, une confusion peut survenir lorsque vous essayez de transposer un tableau 1D.

Pour illustrer, considérons le code suivant :

import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)

La sortie de ce code révèle que a.T ne transpose pas le tableau comme attendu. En effet, la transposition d'un tableau 1D est également un tableau 1D. En revanche, lorsque le tableau est 2D, comme `[[],[]], la transposition échange correctement les lignes et les colonnes.

Pour obtenir la transposition souhaitée d'un tableau 1D, vous pouvez le convertir en un Tableau 2D puis transposez-le. Ceci est réalisé en utilisant np.newaxis (ou None), qui ajoute une dimension supplémentaire au tableau :

a = np.array([5,4])[np.newaxis]
print(a)
print(a.T)

Ce processus convertit efficacement le vecteur en vecteur colonne puis le transpose correctement.

Il est important de noter que dans la plupart des cas, l'ajout d'une dimension supplémentaire n'est pas nécessaire car NumPy diffuse automatiquement des tableaux 1D dans les calculs, éliminant ainsi le besoin de différencier les vecteurs de ligne et de colonne.

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