1 矩阵转置T，既线性代数中矩阵转置

示例程序如下：

import numpy as npa = np.arange(0,24,2).reshape(3, 4)print('*****a****')
print('a: \n', a)
print('a.shape: ', a.shape)print('\n*****a.T****')
print('a.T:\n', a.T)
print('a.T: ', a.T.shape)

运行结果

*****a****
a:
[[ 0 2 4 6]
[ 8 10 12 14]
[16 18 20 22]]
a.shape: (3, 4)

*****a.T****
a.T:
[[ 0 8 16]
[ 2 10 18]
[ 4 12 20]
[ 6 14 22]]
a.T: (4, 3)

2 transpose()函数

以维度为(2,3,4)的数组a为例进行说明：

a有3个，第0维大小为2，第1维大小为3，第2维大小为4

a.transpose(2,1,0)既将数组a第0维大小2与第2维大小4进行替换，返回第0维大小为4，第1维大小为3，第2维大小为2

示例程序如下：

import numpy as npa = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)print('*****a****')
print('a: \n', a)
print('a.shape: ', a.shape)print('\n*****a.transpose(2,1,0)****')
print('a.transpose(2,1,0):\n', a.transpose(2,1,0))
print('a.transpose(2,1,0).shape: ', a.transpose(2,1,0).shape)

运行结果：

*****a****
a: [[[ 0  1  2  3][ 4  5  6  7][ 8  9 10 11]][[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]]
a.shape:  (2, 3, 4)*****a.transpose(2,1,0)****
a.transpose(2,1,0):[[[ 0 12][ 4 16][ 8 20]][[ 1 13][ 5 17][ 9 21]][[ 2 14][ 6 18][10 22]][[ 3 15][ 7 19][11 23]]]
a.transpose(2,1,0).shape:  (4, 3, 2)

3 swapaxes()函数

swapaxes()函数接受的参数是一对轴编号，

以维度为(2,3,4)的数组a为例进行说明：

a有3个，第0维大小为2，第1维大小为3，第2维大小为4

a. swapaxes (2,0)既将数组a第0维大小2与第2维大小4进行替换，返回第0维大小为4，第2维大小为2；第1维大小不变。

import numpy as npa = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)print('*****a****')
print('a: \n', a)
print('a.shape: ', a.shape)print('\n*****a.swapaxes (2,1,0)****')
print('a.swapaxes(2,0):\n', a.swapaxes(2,0))
print('a.swapaxes(2,0).shape: ', a.swapaxes(2,0).shape)

运行结果：

*****a****
a:
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
a.shape: (2, 3, 4)

*****a.swapaxes (2,1,0)****
a.swapaxes(2,0):
[[[ 0 12]
[ 4 16]
[ 8 20]]

[[ 1 13]
[ 5 17]
[ 9 21]]

[[ 2 14]
[ 6 18]
[10 22]]

[[ 3 15]
[ 7 19]
[11 23]]]
a.swapaxes(2,0).shape: (4, 3, 2)

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