一次元配列の転置について

Question

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a)
[1 2 3 4 5]

これをTプロパティを使って転置させてみたのですが...元のままです。

aT=a.T
print(aT)
[1 2 3 4 5]

aをもとに、以下のように出力するには、どうしたら良いのでしょう。

# 期待している出力の参照用です。
b=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
print(b)
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

Answer 1

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,4,5])
>>> print(a)
[1 2 3 4 5]
>>> aT = a.reshape(len(a),1)
>>> print(aT)
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

です。
転置を使いたければ、以下でもできますがあまり意味はないでしょう。

>>> aT = a.reshape(1, len(a)).T
>>> aT
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5]])

Comments

[okahijiki]

ご回答ありがとうございますー。5x1に、reshapeするんですね。
参考までに、ひとつ質問させてくださいませ。

たとえば、
c=np.arange(6).reshape(2,3)
print(c)

[[0 1 2]
[3 4 5]]

cT=c.T
print(cT)

[[0 3]
[1 4]
[2 5]]

以上のケースでは、転置できます。
１次元の場合に限り、T プロパティは無効だったりするのでしょうか。

[ppaul]

何を無効というのかという問題ですね。
.Tは、shapeが逆順のndarrayを返します。
つまり、a.T.shape == a.shape[::-1]がTrueになるということです。
np.arange(6).reshape(2,3)のshapeは(2,3)なので、np.arange(6).reshape(2,3).Tのshapeは(3,2)になります。

1次元のndarrayのshapeは（N,）ですので逆順にしてもshapeは(N,)です。

[okahijiki]

お付き合いいただき恐縮です。

a.shape
(5,)

aT.shape
(5,)

c.shape
(2, 3)

cT=c.T
(3, 2)

１次元のみ、転置しても同じ行列となる感じでしょうか。(5,)

[ppaul]

そうです。
これを無効と呼びたければ呼んでもかまいませんが、転置したが結果が元と同じ1次元行列だという方が正確だということです。

[okahijiki]

コメント、ありがとうございます〜
無効ではなく（１次元は）転置しない仕様という感じでしょうかね。