numpy transpose函数,python transpose函数

　　今天在网上搜了很多博客，但一直没有真正理解numpy中的transpose()函数。

　　转置的原理其实是根据维度(形状)指标来确定的。举个栗子的例子：

　　X=NP。阿兰格。reshape ((2，2))//生成一个2x2的数组print(x)[[0 1] [2 3]]我们生成了一个二维数组，有两个索引值(矩阵的行和列)。

　　transpose()的作用是调换数组的行列值的索引值，类似于求矩阵的转置：

　　X=NP。阿兰格。整形((2，2)) x=NP。TRANSPOSE (x) PRINT (x) [[02] [13]]我们可以直观地看到，数组的行列索引值互换，1的位置从x(0，1)运行到x(1，0)。

　　三维数组呢？

　　我们继续生成一个三维数组：

　　X=NP。阿兰格(12)。reshape ((2，2，3))//生成一个2x2x3的数组print(X)[[0 12][3 45]][[6 78][9 10 11]]]我们从高中数学中知道，三维是由X轴、Y轴和Z轴组成的。

　　假设三维数组中的索引值是x，y，z。

　　transpose()函数用来转置x，y，z的位置，也就是数组的索引值。

　　所以我们正常的数组索引值是(0，1，2)，等于(x，y，z)

　　让我们看看示例代码：

　　x=np.arange(12)。reshape((2，2，3))print(x)[[[0 1 2][3 4 5]][[6 7 8][9 10 11]]]x=NP . transpose(x，(1，0，2)//transpose()函数的第二个参数是索引值改变的地方。print(x)[[012][678]][[345][91011]]通过transpose()函数将x的索引值改为(1，0，2)，对应(y，y)。

　　索引改变后，Y的原始值和X的值交换。

　　以上面代码的数字7为例。7原来的位置索引是(1，0，1)，通过转置(x，(1，0，2))的索引改为(0，1，1)。

　　不管是四维还是五维.可以用这个原理来分析。

　　明白了吗？其实原理很简单吧？

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