numpy array 转置共轭

对于一个Numpy数组，可以使用transpose()函数或np.transpose()函数来进行转置操作。但是对于一维数组，仅仅使用transpose()函数是不够的，需要指定shape参数。而对于转置共轭操作，可以使用np.conj()函数来获取数组的共轭矩阵，然后使用transpose()函数或np.transpose()函数来进行转置操作。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个复数数组
arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])

# 转置共轭操作
arr_T_conj = np.transpose(np.conj(arr))

print(arr_T_conj)

输出结果为：

[1.-2.j 3.-4.j 5.-6.j]

这里使用了np.transpose()函数和np.conj()函数来进行转置共轭操作。需要注意的是，对于一维数组，需要指定shape参数来进行转置操作。

相关问题

numpy 矩阵转置

numpy中可以使用transpose函数来进行矩阵的转置操作。转置操作可以将矩阵的行变为列，列变为行。对于一个二维矩阵A，可以使用A.T或者np.transpose(A)来实现转置操作。例如，对于矩阵A=\[\[1,2,3\],\[4,5,6\],\[7,8,9\]\]，可以使用A.T或者np.transpose(A)来得到转置后的矩阵。转置后的矩阵B=\[\[1,4,7\],\[2,5,8\],\[3,6,9\]\]。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python实现矩阵转置的几种方法](https://blog.csdn.net/qq_34243930/article/details/108524383)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Numpy实现矩阵转置的几种方法](https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/105762091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python numpy矩阵转置

在 Python 的 numpy 库中，可以使用 transpose() 函数来转置矩阵。示例代码如下：

import numpy as np

# 定义一个 2x3 的矩阵
mat = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 转置矩阵
mat_T = mat.transpose()

print("原矩阵：")
print(mat)

print("转置矩阵：")
print(mat_T)

输出结果为：

原矩阵：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
转置矩阵：
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

可以看到，原矩阵的行变为了转置矩阵的列，原矩阵的列变为了转置矩阵的行。