পাইথনে একটি ম্যাট্রিক্স স্থানান্তর?

একটি ম্যাট্রিক্স স্থানান্তর মানে আমরা এর কলামগুলিকে এর সারিগুলিতে পরিণত করছি। ট্রান্সপোজ করার পরে দেখতে কেমন হয় তা একটি উদাহরণ দিয়ে বোঝা যাক।

ধরা যাক আপনার কাছে আসল ম্যাট্রিক্স আছে -

x =[[1,2][3,4][5,6]]

উপরের ম্যাট্রিক্স "x"-এ আমাদের দুটি কলাম রয়েছে, যেখানে 1, 3, 5 এবং 2, 4, 6 রয়েছে।

সুতরাং যখন আমরা ম্যাট্রিক্স "x" এর উপরে স্থানান্তর করি, তখন কলামগুলি সারি হয়ে যায়। সুতরাং উপরের ম্যাট্রিক্সের ট্রান্সপোজড সংস্করণটি এরকম কিছু দেখাবে -

x1 =[[1, 3, 5][2, 4, 6]]

তাই আমাদের আরেকটি ম্যাট্রিক্স 'x1' আছে, যেটি বিভিন্ন স্থানে বিভিন্ন মান সহ ভিন্নভাবে সংগঠিত।

নীচে পাইথনে এটি সম্পন্ন করার কয়েকটি উপায় রয়েছে -

পদ্ধতি 1 - নেস্টেড লুপ -

#অরিজিনাল ম্যাট্রিক্স =[[1,2],[3,4],[5,6]]ফলাফল =[[0, 0, 0], [0, 0, 0] # i এর জন্য সারি দিয়ে পুনরাবৃত্তি করুন রেঞ্জে(len(x)):# পরিসরে j এর জন্য কলামের মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করুন(len(x[0])):ফলাফল[j][i] =x[i][j] রেজাল্টপ্রিন্ট(r) এ r এর জন্য /প্রে> 
ফলাফল
 
[1, 3, 5][2, 4, 6]
 

 পদ্ধতি 2 - নেস্টেড লিস্ট কম্প্রিহেনশন ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স ট্রান্সপোজ।
 
#অরিজিনাল ম্যাট্রিক্স =[[1,2],[3,4],[5,6]]ফলাফল =[[x[j][i] j এর জন্য রেঞ্জ(len(x))] এর জন্য i রেঞ্জে(len(x[0]))]r-এর জন্য রেজাল্ট প্রিন্ট(r)
 
ফলাফল
 
[1, 3, 5][2, 4, 6]
 

 তালিকা বোধগম্যতা আমাদেরকে সংক্ষিপ্ত কোড লিখতে দেয় এবং এটি প্রায়শই পাইথনে ব্যবহার করা উচিত।
 

 পদ্ধতি 3 - জিপ ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স ট্রান্সপোজ
 
#অরিজিনাল ম্যাট্রিক্স =[[1,2],[3,4],[5,6]]ফলাফল =মানচিত্র(তালিকা, জিপ(*x)) ফলাফলের প্রিন্টে (r) এর জন্য
 
ফলাফল
 
[1, 3, 5][2, 4, 6]
 

 পদ্ধতি 4 - নম্পি লাইব্রেরি ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স ট্রান্সপোজ নম্পি লাইব্রেরি হল একটি অ্যারে-প্রসেসিং প্যাকেজ যা বৃহৎ বহুমাত্রিক অ্যারেকে দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
 
ইম্পোর্ট numpy#Original Matrixx =[[1,2],[3,4],[5,6]]print(numpy.transpose(x))
 
ফলাফল
 
[[1 3 5][2 4 6]]